AI_EMBEDDING

使用支持的嵌入模型（Embedding Model）将文本转换为高维向量表示。生成的向量可用于语义搜索、文本相似度计算、聚类分析、推荐系统等下游任务。

语法

AI_EMBEDDING(<model>, <input> [ , <model_parameters> ])

该函数包含 2 个必需参数和 1 个可选参数，支持位置参数语法和命名参数语法。

参数说明

必需参数

model

指定要调用的嵌入模型。与 AI_COMPLETE 一致，模型来源分为两种：API Gateway 端点和 API Connection 连接对象。

通过 API Gateway 端点调用时，使用 endpoint 前缀加端点名称的格式：

'endpoint:<端点名称>'

通过 API Connection 连接对象调用时，需先通过 CREATE API CONNECTION 创建连接，再使用 connection/ 前缀引用：

'connection:<连接对象名称>'

``（STRING）

需要转换为向量的输入文本。可以是单个词语、一个句子、一段文字，也可以是来自数据表中某个字段的值。输入文本的最大长度受所选模型的上下文窗口限制，超出限制可能导致文本被截断或调用失败。

可选参数

``（OBJECT）

以 JSON 对象形式传入的模型超参数，用于控制嵌入模型的行为。不同模型支持的参数可能有所不同，常见参数如下：

参数示例：

JSON '{
    "input": "text",
    "embedding.dimension": "1024"
}'

示例

SELECT AI_EMBEDDING(
    'endpoint：lis_openai_embedding',
    '中国的首都？',
    JSON '{
        "input": "text",
        "embedding.dimension": "1024"
    }'
);