2024년 5월 16일 — 벡터 데이터 타입 및 벡터 유사성 함수 — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 VECTOR 데이터 타입, Vector Similarity 함수, Vector Embedding 함수를 일반 공급으로 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¶

이 릴리스를 통해 이제 다음 데이터 타입을 일반적으로 사용할 수 있습니다.

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.

이 릴리스를 통해 이제 다음 함수를 일반적으로 사용할 수 있습니다.

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.