AI_EMBED¶

참고

AI_EMBED 은 EMBED_TEXT_1024(SNOWFLAKE.CORTEX) and EMBED_TEXT_768(SNOWFLAKE.CORTEX) 의 업데이트된 버전입니다. 최신 기능의 경우 AI_EMBED 를 사용하십시오.

텍스트 또는 이미지에서 임베딩 벡터를 만듭니다. 임베딩은 텍스트 또는 이미지 조각 간의 유사성 정도를 결정하는 데 사용할 수 있는 텍스트 또는 이미지의 특징을 추상적인 숫자로 표현한 것으로, 의미 체계 검색, 클러스터링, 분류 및 기타 작업에 사용할 수 있습니다.

리전 가용성¶

다음 테이블은 텍스트 및 이미지에 대한 AI_EMBED 함수를 사용할 수 있는 리전을 보여줍니다.

데이터 타입	AWS US 서부 2 (오리건)	AWS US 동부 1 (북부 버지니아)	AWS 유럽 중부 1 (프랑크푸르트)	AWS 유럽 서부 1 (아일랜드)	AWS AP 동남부 2 (시드니)	AWS AP 북동부 1 (도쿄)	Azure 동부 US 2 (버지니아)	Azure 서유럽 (네덜란드)	AWS (리전 간)
텍스트	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔
이미지	✔	✔	✔						✔

AI_EMBED( <model> , <input> )

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필수:

model

임베딩을 생성하는 데 사용할 벡터 임베딩 모델을 지정하는 문자열입니다.

텍스트의 경우 다음 값을 제공할 수 있습니다.

이미지의 경우 다음 값만 제공할 수 있습니다.

지원되는 모델은 비용 이 다를 수 있습니다.

input

임베딩을 생성할 문자열 또는 이미지(FILE 오브젝트)입니다. 이미지는 다음과 같아야 합니다.

입력 텍스트 또는 이미지에서 파생된 VECTOR 타입의 임베딩 벡터입니다.

사용자는 SNOWFLAKE.CORTEX_USER 데이터베이스 역할 을 가진 역할을 사용해야 합니다. 이 권한에 대한 자세한 내용은 필수 권한 섹션을 참조하십시오.

이 예제에서는 snowflake-arctic-embed-l-v2.0 모델을 사용하여 hello world 문구에 대한 벡터 임베딩을 생성합니다.

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

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이 예제에서는 voyage-multimodal-3 모델을 사용하여 스테이징된 이미지에 대한 벡터 임베딩을 생성합니다.

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

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Snowflake AI 및 ML 섹션을 참조하십시오.