06 mai 2024 — Type de données vectorielles et fonctions de similarité vectorielles — Avant-première¶

Avec cette version, nous avons le plaisir d’annoncer la disponibilité en avant-première du type de données VECTOR, des fonctions de similarité vectorielle et de la fonction d’intégration vectorielle. Ces fonctions permettent des applications importantes qui nécessitent une recherche et une récupération de vecteurs sémantiques.

Pour plus d’informations, voir Intégrations vectorielles.

Nouveau type de données SQL¶

Le type de données suivant a été introduit dans des versions récentes :

Catégorie	Nouveau type de données	Description
Vectorielle	VECTOR	Grâce au type de données VECTOR, Snowflake encode et traite efficacement les vecteurs. Ce type de données prend en charge les applications de recherche et d’extraction sémantique de vecteurs, telles que les applications basées sur RAG, et les opérations courantes sur les vecteurs dans les applications de traitement vectoriel.

Nouvelles fonctions SQL¶

Les fonctions suivantes ont été introduites dans des versions récentes :

Catégorie de fonction	Nouvelle fonction	Description
Fonction de similarité vectorielle	VECTOR_INNER_PRODUCT	Renvoie le produit intérieur de deux vecteurs. Le produit intérieur (également connu sous le nom de produit de points ou de produit scalaire) multiplie deux vecteurs
Fonction de similarité vectorielle	VECTOR_L2_DISTANCE	Mesure la distance L2 entre deux vecteurs.
Fonction de similarité vectorielle	VECTOR_COSINE_SIMILARITY	Mesure la similarité cosinus entre deux vecteurs, qui est la distance angulaire entre les vecteurs dans un espace multidimensionnel.
Fonction LLM	EMBED_TEXT_768 (SNOWFLAKE.CORTEX)	Crée une intégration vectorielle pour une chaîne de texte donnée en anglais.