2024년 5월 6일 — 벡터 데이터 타입 및 벡터 유사성 함수 — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 VECTOR 데이터 타입, Vector Similarity 함수, Vector Embedding 함수를 미리 보기로 제공합니다. 이러한 기능을 사용하면 의미 체계 벡터 검색 및 검색이 필요한 중요한 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 벡터 임베딩 섹션을 참조하십시오.

새로운 SQL 데이터 타입¶

최근 릴리스에서는 다음 데이터 타입이 도입되었습니다.

카테고리	새로운 데이터 타입	설명
벡터	VECTOR	VECTOR 데이터 타입을 사용하면 Snowflake는 벡터를 효율적으로 인코딩하고 처리합니다. 이 데이터 타입은 RAG 기반 애플리케이션과 같은 의미 체계 벡터 검색 및 검색 애플리케이션과 벡터 처리 애플리케이션의 벡터에 대한 일반적인 연산을 지원합니다.

최근 릴리스에는 다음 기능이 도입되었습니다.

함수 카테고리	새 함수	설명
벡터 유사성 함수	VECTOR_INNER_PRODUCT	두 벡터의 내적을 반환합니다. 내적(점곱 또는 스칼라곱이라고도 함)은 두 벡터를 곱합니다.
벡터 유사성 함수	VECTOR_L2_DISTANCE	두 벡터 사이의 L2 거리를 측정합니다.
벡터 유사성 함수	VECTOR_COSINE_SIMILARITY	두 벡터 사이의 코사인 유사도를 측정합니다. 코사인 유사도란 다차원 공간에서 벡터 사이의 각거리를 말합니다.
LLM 함수	EMBED_TEXT_768(SNOWFLAKE.CORTEX)	주어진 영어 텍스트 문자열에 대한 벡터 임베딩을 생성합니다.