Genera embedding di vettori con la gestione degli endpoint del modello

Questa pagina descrive come registrare un endpoint del modello di AI e generare vector embedding con la gestione degli endpoint del modello. Per utilizzare i modelli di AI negli ambienti di produzione, consulta Crea applicazioni di AI generativa utilizzando Cloud SQL e Utilizza i vector embedding.

Dopo aver aggiunto e registrato gli endpoint del modello nella gestione degli endpoint del modello, puoi farvi riferimento utilizzando l'ID modello per generare gli embedding.

Prima di iniziare

Assicurati di completare le seguenti azioni:

• Registra l'endpoint del modello con la gestione degli endpoint del modello. Per maggiori informazioni, consulta Registra e chiama modelli di AI remoti utilizzando la gestione degli endpoint dei modelli.
• Crea o aggiorna l'istanza Cloud SQL in modo che possa integrarsi con Vertex AI. Per saperne di più, consulta Abilita l'integrazione del database con Vertex AI.

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 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 gli endpoint dei modelli registrati.

Modelli di text embedding con supporto integrato

Per generare embedding per un endpoint del modello textembedding-gecko@002 registrato, esegui la seguente istruzione:

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