카테고리:: Vector functions

VECTOR_TRUNCATE¶

:doc:`VECTOR</sql-reference/data-types-vector>`를 더 작은 차원으로 자릅니다.

이 함수는 VECTOR_TRUNC 별칭을 통해 호출할 수도 있습니다.

참고 항목:: 벡터 임베딩, VECTOR_NORMALIZE

구문¶

VECTOR_TRUNCATE( <vector>, <dimension> )

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인자¶

vector: 자를 단일 VECTOR 값입니다.
dimension: 반환된 벡터에 있어야 하는 요소의 수입니다.

반환¶

첫 번째 dimension 항목에 대해 값과 유형이 동일한 VECTOR 값을 반환하며 나머지 항목은 무시됩니다.

사용법 노트¶

입력이 NULL인 경우 NULL을 반환합니다.
:samp:`{vector}`의 차원 수보다 큰 :samp:`{dimension}`을 사용하면 오류를 일으킵니다.
잘린 벡터는 정규화되지 않습니다.

예¶

이 예제에서는 3차원 벡터를 2차원 벡터로 자르는 방법을 보여줍니다.

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

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[1,2]

이 예제에서는 EMBED_TEXT_768</user-guide/snowflake-cortex/vector-embeddings>`에서 생성된 “Analytical databases are typically column-oriented rather than row-oriented”라는 텍스트의 벡터를 ``snowflake-arctic-embed-m-v1.5` 모델로 768개 요소에서 256개 요소로 자르는 방법을 보여줍니다.

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)
;

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