Avant de commencer à utiliser Vector Search, vous devez choisir un modèle de représentation vectorielle continue, préparer vos données et choisir le type de point de terminaison à utiliser. Cette page fournit des informations à ce sujet.
Préparer vos représentations vectorielles continues
Pour utiliser Vector Search, vous devez préparer vos représentations vectorielles continues. Si vous disposez déjà de représentations vectorielles continues, passez à la section Choisir un point de terminaison.
Pour créer vos représentations vectorielles continues, procédez comme suit :
Choisir un modèle de représentation vectorielle continue : de nombreux modèles de représentations vectorielles continues externes sont disponibles, chacun offrant différentes fonctionnalités. Selon votre cas d'utilisation, choisissez l'un des types de modèles suivants :
Prêt à l'emploi : si vous souhaitez faire correspondre sémantiquement des textes ou du texte avec des images, en fonction de la pertinence du texte ou de l'image seul. Il s'agit d'un cas d'utilisation standard. Vous n'avez donc pas besoin d'entraîner ni de régler le modèle. L'IA générative sur Vertex AI est une option recommandée pour ce cas d'utilisation.
Modèle personnalisé pour les représentations vectorielles continues : si vous souhaitez effectuer une mise en correspondance sémantique en fonction de vos propres données ou d'un cas d'utilisation spécifique.
Préparer les données : nettoyez et prétraitez vos données pour vous assurer qu'elles sont dans un format pouvant être utilisé par le modèle de représentation vectorielle continue.
Entraîner le modèle de représentation vectorielle continue si vous utilisez un modèle personnalisé : si vous choisissez d'utiliser un modèle de représentations vectorielles continues personnalisé (réglage), vous devez l'entraîner sur vos données. Ce processus peut être chronophage, et dépend de la taille et de la complexité de vos données. Si vous utilisez un modèle pré-entraîné de Model Garden, vous pouvez ignorer cette étape.
Générer des représentations vectorielles continues : une fois le modèle entraîné, vous pouvez l'utiliser pour générer des représentations vectorielles continues pour vos données.
Choisir un point de terminaison
Après avoir créé votre index, vous allez le déployer sur un point de terminaison. Pour en savoir plus, consultez les pages Déployer et gérer des points de terminaison d'index publics et Déployer et gérer des points de terminaison d'index dans un réseau VPC. Il est utile de déterminer le type de point de terminaison dont vous avez besoin avant de créer l'index.
Vous pouvez déployer votre index de requête sur l'un des emplacements suivants :
Point de terminaison public : si vous effectuez un déploiement sur un point de terminaison public, vous n'avez pas besoin de configurer votre réseau. Les réseaux publics présentent une latence légèrement plus élevée, mais sont plus rapides à configurer et plus faciles à gérer.
Point de terminaison privé : si vous souhaitez utiliser un VPC, vous devez d'abord configurer la mise en réseau. Vector Search est compatible avec deux types de réseaux privés.
Connexion d'appairage de réseaux VPC pour réduire la latence du réseau.
Private Service Connect permet la consommation privée de services sur des réseaux VPC appartenant à différents groupes, équipes, projets ou organisations.
Étapes suivantes
Après avoir généré vos représentations vectorielles continues et décidé où déployer votre index, l'étape suivante consiste à configurer votre index.
- Découvrez comment configurer le format et la structure des données d'entrée.
- Découvrez comment créer un index Vector Search à l'aide des tutoriels sur les notebooks.
- Découvrez comment gérer les index.