AI_EMBED¶

注釈

AI_EMBED は EMBED_TEXT_1024 (SNOWFLAKE.CORTEX) and EMBED_TEXT_768 (SNOWFLAKE.CORTEX) の更新されたバージョンです。最新の関数については、 AI_EMBED を使用してください。

テキストまたは画像から埋め込みベクトルを作成します。埋め込みは、テキストや画像の特徴量の抽象的な数値表現であり、テキストや画像間の類似性を決定するために使用できます。これは、セマンティック検索、クラスタリング、分類、その他のタスクに使用できます。

リージョンの可用性¶

次の表は、テキストと画像用の AI_EMBED 関数を使用できるリージョンを示しています。

データ型	AWS US西部2 （オレゴン）	AWS US東部1 （N.バージニア）	AWSヨーロッパ中部1 （フランクフルト）	AWS ヨーロッパ西部1 （アイルランド）	AWS AP 南東部2 (シドニー)	AWS AP 北東部1 （東京）	Azure東部 US 2 （バージニア）	Azure西ヨーロッパ（オランダ）	AWS (リージョン横断)
テキスト	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔
画像	✔	✔	✔						✔

AI_EMBED( <model> , <input> )

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必須：

model

埋め込みを生成するために使用するベクトル埋め込みモデルを指定する文字列。

テキストの場合は、以下の値を指定できます。

画像の場合は、以下の値のみを指定できます。

サポートされるモデルでは、コストが異なる可能性があります。

input

画像から埋め込みを生成するための文字列または画像（FILE オブジェクトとして）は、次の条件を満たす必要があります。

入力テキストまたは画像から派生した VECTOR 型の埋め込みベクトル。

ユーザーは、 SNOWFLAKE.CORTEX_USER データベースロールを持つロールを使用する必要があります。この権限の詳細については、必要な権限をご参照ください。

この例では、 snowflake-arctic-embed-l-v2.0 モデルを使って、フレーズ hello world に対してベクトル埋め込みが生成されます。

SELECT AI_EMBED('snowflake-arctic-embed-l-v2.0', 'hello world');

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この例では、voyage-multimodal-3 モデルを使用して、ステージングされた画像に対してベクトル埋め込みが生成されています。

SELECT AI_EMBED('voyage-multimodal-3',
        TO_FILE ('@my_images', 'CITY_WALKING1.PNG'));

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Snowflake AI と ML をご参照ください。