Kategorien:: Zeichenfolgen- und Binärfunktionen (AI-Funktionen)

EMBED_TEXT_1024 (SNOWFLAKE.CORTEX)¶

Bemerkung

AI_EMBED ist die neueste Version dieser Funktion. Verwenden Sie AI_EMBED für die neueste Funktionalität. Sie können weiterhin EMBED_TEXT_1024 (SNOWFLAKE.CORTEX) verwenden.

Erzeugt eine Vektoreinbettung mit 1024-Dimensionen aus Text.

Syntax¶

SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_1024( <model>, <text> )

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Argumente¶

model

Eine Zeichenfolge, die das Modell der Vektoreinbettung angibt, das zum Generieren der Einbettung verwendet werden soll. Dies muss eine der folgenden sein:

snowflake-arctic-embed-l-v2.0

snowflake-arctic-embed-l-v2.0-8k

nv-embed-qa-4

multilingual-e5-large

voyage-multilingual-2

Unterstützte Modelle können unterschiedliche Kosten haben.

text

Der Text, für den eine Einbettung berechnet werden soll.

Rückgabewerte¶

Eine Vektoreinbettung vom Typ VECTOR.

Anforderungen an die Zugriffssteuerung¶

You must use a role that has been granted the SNOWFLAKE.CORTEX_USER database role or the SNOWFLAKE.CORTEX_EMBED_USER database role to call this function. See Cortex LLM privileges for more information on granting one of these privileges.

Sie müssen auch die USAGE-Berechtigung für das SNOWFLAKE.CORTEX-Schema haben, um diese Funktion aufzurufen.

Beispiel¶

In diesem Beispiel wird eine Vektoreinbettung für die Phrase hello world unter Verwendung des snowflake-arctic-embed-l-v2.0-Modells erstellt:

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_1024('snowflake-arctic-embed-l-v2.0', 'hello world');

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In diesem Beispiel wird eine Vektoreinbettung für die spanische Phrase hola mundo unter Verwendung des snowflake-arctic-embed-l-v2.0-Modells erstellt:

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_1024('snowflake-arctic-embed-l-v2.0', 'hola mundo');

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Rechtliche Hinweise¶

Weitere Informationen dazu finden Sie unter KI und ML in Snowflake.

Einschränkungen¶

Snowflake Cortex-Funktionen unterstützen keine dynamischen Tabellen.