Se proporciona una lista de instructivos de notebooks de Jupyter para que comiences a usar Vector Search.
Crea un índice de búsqueda de vectores
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En este notebook, aprenderás a crear un índice de vecino más cercano (ANN), consultar el índice y validar su rendimiento de salida. |
Crea incorporaciones multimodales con el modelo de incorporaciones multimodales de Vertex AI e impleméntalas en Vector Search
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En este ejemplo, se muestra cómo crear incorporaciones de texto a imagen con el conjunto de datos DiffusionDB y el modelo de embeddings multimodales de Vertex AI. En este notebook, aprenderás a codificar incorporaciones de texto personalizadas, crear un índice de vecino más cercano aproximado (ANN) y consultar. |
Usa incorporaciones de texto de Vector Search y Vertex AI para las preguntas de StackOverflow
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En este ejemplo, se muestra cómo codificar incorporaciones de texto con las incorporaciones de Vertex AI para el servicio de texto y el conjunto de datos de StackOverflow. Estas incorporaciones se suben a Búsqueda de Vectores. En este notebook, aprenderás a codificar incorporaciones de texto, crear un índice de vecino más cercano aproximado (ANN) y realizar consultas en índices. |
¿Qué sigue?
- Consulta otros instructivos de notebooks de Vertex AI en la descripción general de los instructivos
- Explora más recursos en el repositorio de GitHub de la IA generativa.