Menentukan dimensi Embed untuk input multimodal

Contoh kode ini menunjukkan cara menentukan dimensi penyematan yang lebih rendah untuk input teks dan gambar.

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

• Mendapatkan embedding multimodal

Contoh kode

Go

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Go Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	aiplatform "cloud.google.com/go/aiplatform/apiv1beta1"
	aiplatformpb "cloud.google.com/go/aiplatform/apiv1beta1/aiplatformpb"
	"google.golang.org/api/option"
	"google.golang.org/protobuf/encoding/protojson"
	"google.golang.org/protobuf/types/known/structpb"
)

// generateWithLowerDimension shows how to generate lower-dimensional embeddings for text and image inputs.
func generateWithLowerDimension(w io.Writer, project, location string) error {
	// location = "us-central1"
	ctx := context.Background()
	apiEndpoint := fmt.Sprintf("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location)
	client, err := aiplatform.NewPredictionClient(ctx, option.WithEndpoint(apiEndpoint))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to construct API client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := "multimodalembedding@001"
	endpoint := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/publishers/google/models/%s", project, location, model)

	// This is the input to the model's prediction call. For schema, see:
	// https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/multimodal-embeddings-api#request_body
	instance, err := structpb.NewValue(map[string]any{
		"image": map[string]any{
			// Image input can be provided either as a Google Cloud Storage URI or as
			// base64-encoded bytes using the "bytesBase64Encoded" field.
			"gcsUri": "gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png",
		},
		"text": "Colosseum",
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to construct request payload: %w", err)
	}

	// TODO(developer): Try different dimenions: 128, 256, 512, 1408
	outputDimensionality := 128
	params, err := structpb.NewValue(map[string]any{
		"dimension": outputDimensionality,
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to construct request params: %w", err)
	}

	req := &aiplatformpb.PredictRequest{
		Endpoint: endpoint,
		// The model supports only 1 instance per request.
		Instances:  []*structpb.Value{instance},
		Parameters: params,
	}

	resp, err := client.Predict(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate embeddings: %w", err)
	}

	instanceEmbeddingsJson, err := protojson.Marshal(resp.GetPredictions()[0])
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to convert protobuf value to JSON: %w", err)
	}
	// For response schema, see:
	// https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/multimodal-embeddings-api#response-body
	var instanceEmbeddings struct {
		ImageEmbeddings []float32 `json:"imageEmbedding"`
		TextEmbeddings  []float32 `json:"textEmbedding"`
	}
	if err := json.Unmarshal(instanceEmbeddingsJson, &instanceEmbeddings); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to unmarshal JSON: %w", err)
	}

	imageEmbedding := instanceEmbeddings.ImageEmbeddings
	textEmbedding := instanceEmbeddings.TextEmbeddings

	fmt.Fprintf(w, "Text embedding (length=%d): %v\n", len(textEmbedding), textEmbedding)
	fmt.Fprintf(w, "Image embedding (length=%d): %v\n", len(imageEmbedding), imageEmbedding)
	// Example response:
	// Text Embedding (length=128): [0.27469793 -0.14625867 0.022280363 ... ]
	// Image Embedding (length=128): [0.06225733 -0.040650766 0.02604402 ... ]

	return nil
}

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

import vertexai

from vertexai.vision_models import Image, MultiModalEmbeddingModel

# TODO(developer): Update & uncomment line below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

# TODO(developer): Try different dimenions: 128, 256, 512, 1408
embedding_dimension = 128

model = MultiModalEmbeddingModel.from_pretrained("multimodalembedding@001")
image = Image.load_from_file(
    "gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png"
)

embeddings = model.get_embeddings(
    image=image,
    contextual_text="Colosseum",
    dimension=embedding_dimension,
)

print(f"Image Embedding: {embeddings.image_embedding}")
print(f"Text Embedding: {embeddings.text_embedding}")

# Example response:
# Image Embedding: [0.0622573346, -0.0406507477, 0.0260440577, ...]
# Text Embedding: [0.27469793, -0.146258667, 0.0222803634, ...]

Langkah selanjutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat Google Cloud browser contoh.