VECTOR_EMBEDDING

構文

vector_embedding::=

図vector_embedding.gifの説明

分析構文

mining_attribute_clause::=

図mining_attribute_clause.epsの説明

用途

様々なデータ型の単一のベクトル埋込みを生成する必要がある場合は、VECTOR_EMBEDDINGを使用します。埋込みを取得するために、この関数では、事前トレーニング済のONNX埋込み機械学習モデルを使用します。

構文の選択

この関数は、入力として次の型を受け入れます:

テキスト埋込みモデルの場合はVARCHAR2。Oracleでは、NCLOB以外のすべての型がVARCHAR2に自動的に変換されます。NCLOBは、NVARCHAR2に自動的に変換されます。Oracleでは、テキスト表現がVARCHAR2の最大サイズを超える値は想定していません。これは、埋込みモデルでは、数千個のトークンに変換されるテキストのみがサポートされるためです。VARCHAR2に変換されない型を持つ属性は、SQLコンパイル・エラーになります。

この関数では常にVECTOR型が返され、その次元はモデル自体によって決まります。モデルでは、データ・ディクショナリ内のメタデータに次元情報が格納されます。

VECTOR_EMBEDDINGは、SELECT句で、述語で、およびVECTOR型を受け入れるSQL操作のオペランドとして使用できます。

参照:

ベクトル関数

パラメータ:

model_nameは、埋込み機械学習ファンクションを実装するインポートされた埋込みモデルの名前である必要があります。

事前定義済のモデルでデータをスコアリングするには、最初の構文を使用します。埋込みモデルの名前を指定します。

mining_attribute_clause

mining_attribute_clauseは、次のいずれかです。

mining_attribute_clause引数は、スコアの予測子として使用する列の属性を特定します。埋込み演算子は単一の入力値のみを受け入れるため、これは利便性のために使用されます。
USING *: 入力に存在するすべての関連属性(JSONメタデータで指定)が使用されます。これは利便性のために使用されます。埋込みモデルの場合、埋込みモデルの列は1つのみであるため、演算子は1つの入力パラメータのみを受け取ります。
USING <column expression> [AS <alias>] [, <column expression> [AS <alias>] ]: 列式のカンマ区切りリストに存在するすべての関連属性が使用されます。この構文は、他の機械学習演算子の構文と一致しています。複数の属性を指定できますが、埋込みモデルでは1つの関連入力のみを受け取ります。そのため、単一のマイニング属性を指定する必要があります。

この演算子では常にVECTOR型が返され、その次元はモデル自体によって決まります。モデルでは、データ・ディクショナリ内のメタデータに次元情報が格納されます。

演算子では、次の型の値を入力属性として受け入れます。

例

次の例では、データベースにインポートされた事前トレーニング済ONNX形式のモデルmy_embedding_model.ONNXを使用し、入力として"hello"を使用してベクトル埋込みを生成します。完全な例は、「ONNXモデルのインポートおよび埋込みの生成」を参照してください。

SELECT TO_VECTOR(VECTOR_EMBEDDING(model USING 'hello' as data)) AS embedding;
--------------------------------------------------------------------------------
[-9.76553112E-002,-9.89954844E-002,7.69771636E-003,-4.16760892E-003,-9.69305634E-002,
-3.01141385E-002,-2.63396613E-002,-2.98553891E-002,5.96499592E-002,4.13885899E-002,
5.32859489E-002,6.57707453E-002,-1.47056757E-002,-4.18472625E-002,4.1588001E-002,
-2.86354572E-002,-7.56499246E-002,-4.16395674E-003,-1.52879998E-001,6.60010576E-002,
-3.9013084E-002,3.15719917E-002,1.2428958E-002,-2.47651711E-002,-1.16851285E-001,
-7.82847106E-002,3.34323719E-002,8.03267583E-002,1.70483496E-002,-5.42407483E-002,
6.54291287E-002,-4.81935125E-003,6.11041225E-002,6.64106477E-003,-5.47