Prima di iniziare
Assicurati di aver registrato l'endpoint del modello con la gestione degli endpoint del modello. Per maggiori informazioni, vedi Registra un endpoint del modello con la gestione degli endpoint del modello
Genera embedding
Utilizza la funzione SQL google_ml.embedding() per chiamare l'endpoint del modello registrato con
il tipo di modello di text embedding per generare embedding.
Per chiamare il modello e generare gli embedding, utilizza la seguente query SQL:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'MODEL_ID',
content => 'CONTENT');
Sostituisci quanto segue:
MODEL_ID: l'ID modello che hai definito durante la registrazione dell'endpoint del modello.CONTENT: il testo da tradurre in un vector embedding.
Esempi
In questa sezione sono elencati alcuni esempi per la generazione di embedding utilizzando l'endpoint del modello registrato.
Modelli di text embedding con supporto integrato
Per generare embedding per un endpoint del modello text-embedding-005 registrato, esegui la seguente istruzione:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-005',
content => 'AlloyDB is a managed, cloud-hosted SQL database service');
Per generare embedding per un endpoint del modello text-embedding-ada-002 registrato di OpenAI, esegui la seguente istruzione:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-ada-002',
content => 'e-mail spam');
Per generare embedding per gli endpoint dei modelli text-embedding-3-small o text-embedding-3-large registrati di OpenAI, esegui la seguente istruzione:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-3-small',
content => 'Vector embeddings in AI');