Vektoreinbettungen mit der Modellendpunktverwaltung generieren

Auf dieser Seite wird eine Vorschau beschrieben, mit der Sie das Registrieren eines KI-Modellendpunkts und das Aufrufen von Vorhersagen mit der Modellendpunktverwaltung testen können. Informationen zur Verwendung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen finden Sie unter Generative KI-Anwendungen mit AlloyDB AI erstellen und Mit Vektoreinbettungen arbeiten.

Nachdem die Modellendpunkte in der Modellendpunktverwaltung hinzugefügt und registriert wurden, können Sie mit der Modell-ID darauf verweisen, um Einbettungen zu generieren.

Hinweise

Achten Sie darauf, dass Sie Ihren Modellendpunkt in der Modellendpunktverwaltung registriert haben. Weitere Informationen finden Sie unter Modellendpunkt bei der Modellendpunktverwaltung registrieren.

Einbettungen generieren

Mit der SQL-Funktion google_ml.embedding() können Sie den registrierten Modellendpunkt mit dem Texteinbettungsmodelltyp aufrufen, um Einbettungen zu generieren.

Verwenden Sie die folgende SQL-Abfrage, um das Modell aufzurufen und Einbettungen zu generieren:

SELECT
  google_ml.embedding(
    model_id => 'MODEL_ID',
    content => 'CONTENT');

Ersetzen Sie Folgendes:

• MODEL_ID: Die Modell-ID, die Sie bei der Registrierung des Modellendpunkts definiert haben.
• CONTENT: Der Text, der in eine Vektoreinbettung übersetzt werden soll.

Beispiele

In diesem Abschnitt finden Sie einige Beispiele für das Generieren von Einbettungen mit einem registrierten Modellendpunkt.

Texteinbettungsmodelle mit integrierter Unterstützung

Führen Sie die folgende Anweisung aus, um Einbettungen für einen registrierten textembedding-gecko@002-Modellendpunkt zu generieren:

    SELECT
      google_ml.embedding(
        model_id => 'textembedding-gecko@002',
        content => 'AlloyDB is a managed, cloud-hosted SQL database service');

Führen Sie die folgende Anweisung aus, um Einbettungen für einen registrierten text-embedding-ada-002-Modellendpunkt von OpenAI zu generieren:

    SELECT
      google_ml.embedding(
        model_id => 'text-embedding-ada-002',
        content => 'e-mail spam');

Andere Modelle zur Texteinbettung

Führen Sie die folgende Anweisung aus, um Einbettungen für registrierte text-embedding-3-small- oder text-embedding-3-large-Modellendpunkte von OpenAI zu generieren:

  SELECT
    google_ml.embedding(
      model_id => 'text-embedding-3-small',
      content => 'Vector embeddings in AI');