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Uma lista de tutoriais do notebook do Jupyter é fornecida para ajudá-lo
a começar a usar a pesquisa de vetor.
Criar um índice de pesquisa de vetor
Neste notebook, você aprenderá a criar um índice de vizinho mais próximo
(ANN, na sigla em inglês) aproximado, consultar o índice e validar o desempenho de saída dele.
Criar embeddings multimodais com o modelo de embeddings multimodais da Vertex AI e implantar na Pesquisa de vetor
Neste exemplo, demonstramos como criar embeddings de texto para imagem usando o conjunto de dados DiffusionDB e o modelo de embeddings multimodais da Vertex AI.
Neste notebook, você aprenderá a codificar embeddings de texto personalizados, a criar um índice de vizinho mais próximo aproximado (ANN, na sigla em inglês) e a fazer consultas.
Usar a Pesquisa de vetor e embeddings de texto da Vertex AI para perguntas do StackOverflow
Neste exemplo, demonstramos como codificar embeddings de texto usando os embeddings de texto da Vertex AI para serviço de texto e o conjunto de dados StackOverflow.
Esses embeddings são enviados para a Pesquisa de vetor. Neste notebook,
você aprenderá a codificar embeddings de texto, criar um índice de vizinho mais próximo
aproximado (ANN, na sigla em inglês) e consultar índices.