Fonctions vectorielles¶
Snowflake fournit à la fois des fonctions de similarité et des fonctions d’agrégation élément par élément pour le type de données VECTOR. Ces fonctions permettent de trouver les vecteurs les plus proches d’un vecteur source, utilisés pour la recherche sémantique et l’ajustement des réponses génératives provenant des LLMs et de l’AI générative.
Les fonctions de similarité fonctionnent sur deux arguments VECTOR de type d’élément et de dimension identiques, calculant la métrique spécifiée. Snowflake fournit les fonctions de similarité vectorielle suivantes :
Les fonctions de manipulation vectorielle prennent un vecteur existant et renvoient un nouveau vecteur avec des propriétés différentes, telles que la troncation ou la normalisation. Snowflake fournit les fonctions de manipulation vectorielle suivantes :
Les fonctions d’agrégation vectorielles fonctionnent sur des colonnes de valeurs VECTOR pour effectuer des opérations mathématiques par élément telles que la somme, la moyenne, le minimum et le maximum sur tous les vecteurs d’un groupe. Snowflake fournit les fonctions d’agrégation vectorielle suivantes :
Note
Les fonctions vectorielles sur Snowflake sont optimisées de manière à réduire la précision des virgules flottantes. Ces fonctions possèdent une marge d’erreur jusqu’à 1e-4.
Liste de fonctions¶
Nom de la fonction |
Remarques |
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Non pris en charge dans l’API Snowpark. |
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