Genera embeddings de vectores con la administración de extremos de modelos

En esta página, se describe una versión preliminar que te permite experimentar con el registro de un extremo de modelo de IA y la invocación de predicciones con la administración de extremos de modelos. Para usar modelos de IA en entornos de producción, consulta Compila aplicaciones de IA generativa con AlloyDB AI y Trabaja con embeddings de vectores.

Después de agregar y registrar los extremos del modelo en la administración de extremos del modelo, puedes hacer referencia a ellos con el ID del modelo para generar incorporaciones.

Antes de comenzar

Asegúrate de haber registrado el extremo del modelo en la administración de extremos del modelo. Para obtener más información, consulta Cómo registrar un extremo del modelo con la administración de extremos del modelo.

Genera embeddings

Usa la función google_ml.embedding() de SQL para llamar al extremo del modelo registrado con el tipo de modelo de incorporación de texto y generar incorporaciones.

Para llamar al modelo y generar embeddings, usa la siguiente consulta en SQL:

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

Reemplaza lo siguiente:

• MODEL_ID: Es el ID del modelo que definiste cuando registraste el extremo del modelo.
• CONTENT: es el texto que se traducirá en una embedding de vector.

Ejemplos

En esta sección, se incluyen algunos ejemplos para generar incorporaciones con el extremo del modelo registrado.

Modelos de incorporación de texto con compatibilidad integrada

Para generar embeddings para un extremo del modelo textembedding-gecko@002 registrado, ejecuta la siguiente instrucción:

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

Para generar embeddings para un extremo del modelo text-embedding-ada-002 registrado por OpenAI, ejecuta la siguiente instrucción:

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

Otros modelos de embeddings de texto

Para generar embeddings para los extremos de modelos text-embedding-3-small o text-embedding-3-large registrados por OpenAI, ejecuta la siguiente instrucción:

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