Cette page explique comment générer des représentations vectorielles continues multimodales à l'aide du modèle multimodal Vertex AI compatible, multimodalembedding@001
. Vous pouvez exécuter des requêtes en définissant l'ID de modèle sur le nom qualifié du modèle multimodal Vertex AI et d'autres informations d'entrée.
Pour suivre les instructions de cette page, vous devez connaître AlloyDB pour PostgreSQL et les concepts d'IA générative.
Avant de commencer
- Demandez l'accès pour générer des représentations vectorielles continues multimodales et attendez de recevoir la confirmation d'activation avant de suivre les instructions de cette page.
Générer des embeddings multimodaux
Pour générer des embeddings textuels pour un point de terminaison de modèle multimodalembedding@001
, exécutez l'instruction suivante:
SELECT
ai.text_embedding(
model_id => 'multimodalembedding@001',
content => 'TEXT');
Pour générer des représentations vectorielles continues d'images pour un point de terminaison de modèle multimodalembedding@001
enregistré dont le type mime d'image est image/jpeg
par défaut, exécutez l'instruction suivante:
SELECT
ai.image_embedding(
model_id => 'multimodalembedding@001',
image => 'IMAGE_PATH_OR_TEXT',
mimetype => MIMETYPE');
Remplacez les éléments suivants :
IMAGE_PATH_OR_TEXT
avec l'URI Cloud Storage de l'image dans le même projet AlloyDB (par exemple,gs://my-bucket/embeddings/flowers.jpeg
) ou la chaîne base64 de l'image.MIMETYPE
avec le type MIME de l'image, par exempleimage/jpeg
. Le mimetype par défaut estimage/jpeg
.
Pour générer des représentations vectorielles continues vidéo pour un point de terminaison de modèle multimodalembedding@001
enregistré, exécutez l'instruction suivante:
SELECT
ai.video_embedding(
model_id => 'multimodalembedding@001',
video => 'VIDEO_URI');
Remplacez VIDEO_URI
par l'URI Cloud Storage de la vidéo cible, par exemple gs://my-bucket/embeddings/supermarket-video.mp4
, ou par la chaîne base64 de la vidéo.