ベクトル検索の使用を開始する際に役立つように、Jupyter ノートブックのチュートリアルのリストが準備されています。
ベクトル検索インデックスを作成する
このノートブックでは、近似最近傍探索(ANN)インデックスの作成方法、インデックスのクエリ方法、出力パフォーマンスの検証方法について学習します。 |
Vertex AI のマルチモーダル エンベディング モデルを使用したマルチモーダル エンベディングを作成し、ベクトル検索にデプロイする
この例では、DiffusionDB データセットと Vertex AI マルチモーダル エンベディング モデルを使用して、テキストから画像のエンベディングを作成する方法を示します。このノートブックでは、カスタム テキスト エンベディングのエンコード方法、近似最近傍探索(ANN)インデックスの作成方法、クエリの実行方法について学習します。 |
StackOverflow の質問にベクトル検索と Vertex AI テキスト エンベディングを使用する
この例では、テキスト サービス用の Vertex AI エンベディングと StackOverflow データセットを使用して、テキスト エンベディングをエンコードする方法を示します。これらのエンベディングはベクトル検索にアップロードされます。このノートブックでは、テキスト エンベディングのエンコード方法、近似最近傍探索(ANN)インデックスの作成方法、インデックスのクエリ方法について学習します。 |
次のステップ
- チュートリアルの概要で、Vertex AI ノートブックの他のチュートリアルを確認する
- 生成 AI の GitHub リポジトリでその他のリソースを確認する