Introduzione agli indici vettoriali

Un indice vettoriale è una struttura di dati progettata per consentire alle funzione VECTOR_SEARCH e alla funzione AI.SEARCH di essere eseguite in modo più efficiente, soprattutto su grandi set di dati.

Casi d'uso

Gli indici vettoriali migliorano l'efficienza della ricerca vettoriale, che in genere viene eseguita su incorporamenti di testo o multimodali dei tuoi dati. Gli indici vettoriali di BigQuery ti aiutano a eseguire le seguenti attività in modo più efficiente:

  • Eseguire la ricerca semantica
  • Rilevare immagini, audio o video simili o duplicati
  • Eseguire il clustering, il targeting o la classificazione
  • Crea sistemi di suggerimenti
  • Trova le K immagini o recensioni più simili a un determinato input

Per saperne di più, consulta la sezione Introduzione alla ricerca vettoriale.

Prezzi

L'istruzione CREATE VECTOR INDEX utilizza i prezzi di BigQuery per il computing. Non è previsto alcun costo per l'elaborazione necessaria per creare e aggiornare gli indici vettoriali, a condizione che le dimensioni totali dei dati della tabella indicizzata siano inferiori al limite per organizzazione. Per supportare l'indicizzazione oltre questo limite, devi fornire una prenotazione personalizzata per la gestione dei job di gestione dell'indice.

Anche lo spazio di archiviazione è un aspetto da considerare per gli indici. La quantità di byte memorizzati come indice è soggetta ai costi di archiviazione attiva.

  • Gli indici vettoriali comportano costi di archiviazione quando sono attivi.
  • Puoi trovare le dimensioni dello spazio di archiviazione dell'indice utilizzando la visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES. Se l'indice vettoriale non ha ancora raggiunto il 100% della copertura, ti vengono comunque addebitati i costi per ciò che è stato indicizzato. Puoi controllare la copertura dell'indice utilizzando la visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES.

Quote e limiti

Per saperne di più, consulta Limiti dell'indice vettoriale.

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