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Fonctions de chaîne et fonctions binaires (Large Language Model)

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 le rôle de base de données SNOWFLAKE.CORTEX_USER a été accordé. Pour plus d’informations sur l’octroi de ce privilège, voir Privilèges requis.

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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Limitations

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

Langage: Français