カテゴリ：: ベクトル関数

VECTOR_TRUNCATE¶

VECTOR をより小さなディメンションに切り捨てます。

この関数は、エイリアス VECTOR_TRUNC を通して呼び出すこともできます。

こちらもご参照ください。: ベクトル埋め込み、 VECTOR_NORMALIZE

構文¶

VECTOR_TRUNCATE( <vector>, <dimension> )

引数¶

vector: 切り捨てる単一の VECTOR 値。
dimension: 返されるベクトルに含まれる要素の数。

戻り値¶

最初の dimension エントリと同じ型を持つ VECTOR 値を返します。残りは破棄されます。

使用上の注意¶

いずれかの入力が NULL の場合、 NULL を返します。
vector のディメンション数よりも大きい dimension を使用するとエラーが発生します。
切り捨てられたベクトルは正規化されません。

例¶

この例では、3次元のベクトルを2次元のベクトルに切り捨てています。

SELECT VECTOR_TRUNCATE([1, 2, 3]::VECTOR(INT, 3), 2);

[1,2]

この例では、 snowflake-arctic-embed-m-v1.5 モデルを使用して、テキスト「分析データベースは通常、行指向ではなく列指向です」に対して EMBED_TEXT_768 によって生成されたベクトルを768要素から256要素に切り捨てる方法を示します。

SELECT VECTOR_TRUNCATE(
    SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_768(
        'snowflake-arctic-embed-m-v1.5',
        'Analytical databases are typically column-oriented rather than row-oriented'
    ),
    256)
;