Vektorfunktionen¶
Snowflake bietet sowohl Ähnlichkeits- als auch elementweise Aggregationsfunktionen für den Datentyp VECTOR. Diese Funktionen ermöglichen die Suche nach Vektoren, die einem Quellvektor am nächsten liegen, und werden für die semantische Suche und die Optimierung der generativen Antworten von LLMs und generischer AI verwendet.
Ähnlichkeitsfunktionen arbeiten mit zwei VECTOR-Argumenten mit gleichem Elementtyp und gleicher Dimension, die die angegebene Kennzahl berechnen. Snowflake bietet die folgenden Vektorähnlichkeitsfunktionen:
Vektorbearbeitungsfunktionen nehmen einen vorhandenen Vektor und geben einen neuen Vektor mit anderen Eigenschaften zurück, z. B. Kürzen oder Normalisieren. Snowflake bietet die folgenden Vektorbearbeitungsfunktionen:
Vektoraggregatfunktionen werden für Spalten von VECTOR-Werten ausgeführt, um elementweise mathematische Operationen wie Summe, Durchschnitt, Minimum und Maximum über alle Vektoren in einer Gruppe hinweg zu verarbeiten. Snowflake bietet die folgenden Vektoraggregationsfunktionen:
Bemerkung
Vektorfunktionen in Snowflake sind so optimiert, dass die Genauigkeit der Gleitkommazahlen verringert werden kann. Diese Funktionen haben eine Fehlerspanne von bis zu 1e-4.
Liste der Funktionen¶
Funktionsname |
Anmerkungen |
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Nicht unterstützt von Snowpark-API. |
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