6. Mai 2024 — Vektordatentyp und Vektorähnlichkeitsfunktionen — Vorschau¶

Mit diesem Release stellen wird die Vorschau des Datentyps VECTOR, von Vektorähnlichkeitsfunktionen und der Vektoreinbettungsfunktion bereit. Diese Features ermöglichen wichtige Anwendungen, die eine semantische Vektorsuche und -abfrage erfordern.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Vektoreinbettungen.

Neuer SQL-Datentyp¶

Der folgende Datentyp wurde in den letzten Releases eingeführt:

Kategorie	Neuer Datentyp	Beschreibung
Vektor	VECTOR	Mit dem Datentyp VECTOR kann Snowflake Vektoren effizient kodieren und verarbeiten. Dieser Datentyp unterstützt Anwendungen für semantische Vektorsuchen und Vektorabrufe, wie z. B. RAG-basierte Anwendungen, sowie gängige Operationen auf Vektoren in vektorverarbeitenden Anwendungen.

Neue SQL-Funktionen¶

Die folgenden Funktionen wurden in den neuesten Releases eingeführt:

Funktionskategorie	Neue Funktion	Beschreibung
Vector similarity function	VECTOR_INNER_PRODUCT	Gibt das innere Produkt von zwei Vektoren zurück. Das innere Produkt (auch bekannt als Punkt- oder Skalarprodukt) multipliziert zwei Vektoren.
Vector similarity function	VECTOR_L2_DISTANCE	Misst den L2-Abstand zwischen zwei Vektoren.
Vector similarity function	VECTOR_COSINE_SIMILARITY	Misst die Cosinus-Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren, d. h. den Winkelabstand zwischen den Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum.
LLM Function	EMBED_TEXT_768 (SNOWFLAKE.CORTEX)	Erzeugt eine Vektoreinbettung für eine gegebene Textzeichenfolge in Englisch.