Gerar embeddings de vetor com o gerenciamento de endpoints de modelo

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Nesta página, descrevemos como gerar embeddings usando endpoints de modelos registrados.

Antes de começar

Verifique se você registrou o endpoint de modelo no gerenciamento de endpoints de modelo. Para mais informações, consulte Registrar e chamar modelos de IA remotos no AlloyDB Omni.

Gerar embeddings

Use a função SQL google_ml.embedding() para chamar o endpoint de modelo registrado com o tipo de modelo de embedding de texto para gerar embeddings.

Para chamar o modelo e gerar embeddings, use a seguinte consulta SQL:

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

Substitua:

  • MODEL_ID: o ID do modelo definido ao registrar o endpoint de modelo.
  • CONTENT: o texto a ser traduzido em um embedding de vetor.

Exemplos

Alguns exemplos de geração de embeddings usando o endpoint de modelo registrado estão listados nesta seção.

Modelos de embeddings de texto com suporte integrado

Para gerar embeddings para um endpoint de modelo text-embedding-005 registrado, execute a seguinte instrução:

    SELECT
      google_ml.embedding(
        model_id => 'text-embedding-005',
        content => 'AlloyDB is a managed, cloud-hosted SQL database service');

Para gerar embeddings para um endpoint de modelo text-embedding-ada-002 registrado pelo OpenAI, execute a seguinte instrução:

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

Para gerar embeddings para endpoints de modelo text-embedding-3-small ou text-embedding-3-large registrados pelo OpenAI, execute a seguinte instrução:

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