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EMBED_TEXT_768 (SNOWFLAKE.CORTEX)¶

Note

AI_EMBED est la dernière version de cette fonction. Utilisez le site AI_EMBED pour bénéficier des dernières fonctionnalités. Vous pouvez continuer à utiliser EMBED_TEXT_768 (SNOWFLAKE.CORTEX).

Crée une intégration vectorielle de 768 dimensions à partir d’un texte en langue anglaise.

Syntaxe¶

SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_768( <model>, <text> )

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Arguments¶

model

Chaîne spécifiant le modèle d’intégration vectorielle à utiliser pour générer l’intégration. Cela doit être l’une des valeurs suivantes.

snowflake-arctic-embed-m-v1.5

snowflake-arctic-embed-m

e5-base-v2

Les modèles pris en charge peuvent avoir des coûts différents.

text

Texte pour lequel une intégration doit être calculée.

Renvoie¶

Intégration vectorielle de type VECTOR.

Exigences en matière de contrôle d’accès¶

Vous devez utiliser un rôle auquel a été accordé le rôle de base de données SNOWFLAKE.CORTEX_USER ou le rôle de base de données SNOWFLAKE.CORTEX_EMBED_USER pour appeler cette fonction. Voir Privilèges LLM Cortex pour plus d’informations sur l’octroi de l’un de ces privilèges.

Vous devez également disposer du privilège USAGE sur le schéma SNOWFLAKE.CORTEX pour appeler cette fonction.

Exemples¶

Dans cet exemple, une intégration vectorielle est générée pour l’expression hello world à l’aide du modèle snowflake-arctic-embed-m-v1.5 :

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_768('snowflake-arctic-embed-m-v1.5', 'hello world');

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Avis juridiques¶

Reportez-vous à Snowflake AI et ML.

Limitations¶

Les fonctions de Snowflake Cortex ne prennent pas en charge les tables dynamiques.