埋込みの生成

これらの例では、VECTOR_EMBEDDING SQL関数またはUTL_TO_EMBEDDING PL/SQLファンクションを使用して、入力テキスト文字列およびイメージからベクトル埋込みを生成する方法を確認できます。

• Oracle Database内でのテキスト文字列から埋込みへの変換
  データベースに格納されているベクトル埋込みモデルにアクセスして、テキストから埋込みへの変換を実行します。
• Oracle Databaseの外部でのテキスト文字列からBINARY埋込みへの変換
  サードパーティのBINARYベクトル埋込みモデルにアクセスして、テキストからBINARY埋込みへの変換を実行します。
• パブリックRESTプロバイダを使用したテキスト文字列から埋込みへの変換
  Cohere、生成AI、Google AI、Hugging Face、OpenAIまたはVertex AIによってパブリックにホストされたサードパーティの埋込みモデルを使用して、テキストから埋込みへの変換を実行します。
• ローカルRESTプロバイダOllamaを使用したテキスト文字列から埋込みへの変換
  ローカル・ホストのRESTエンドポイント・プロバイダOllamaを使用して、オープン埋込みモデルにアクセスし、テキストから埋込みへの変換を実行します。
• パブリックRESTプロバイダを使用したイメージから埋込みへの変換
  サードパーティ・サービス・プロバイダであるVertex AIにRESTコールを行って、イメージから埋込みへの変換を実行します。この例では、マルチモーダル埋込みモデルを使用してイメージとテキストの入力の両方をベクトル化し、両方のコンテンツ・タイプのベクトルを含むベクトル空間を問い合せる方法を確認できます。
• CLIPを使用したマルチモーダル埋込みの生成
  この項では、OML4Pyクライアントのインストールから、CLIPを使用したマルチモーダル埋込みの生成までのエンドツーエンドの手順について説明します。
• OML機能抽出アルゴリズムを使用したリレーショナル表のベクトル化