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目次

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  1. はじめに
  2. トランスフォーメーション
  3. ソーストランスフォーメーション
  4. ターゲットトランスフォーメーション
  5. アクセスポリシートランスフォーメーション
  6. アグリゲータトランスフォーメーション
  7. B2Bトランスフォーメーション
  8. チャンキングトランスフォーメーション
  9. クレンジングトランスフォーメーション
  10. データマスキングトランスフォーメーション
  11. データサービストランスフォーメーション
  12. 重複排除トランスフォーメーション
  13. 式トランスフォーメーション
  14. フィルタトランスフォーメーション
  15. 階層ビルダートランスフォーメーション
  16. 階層パーサートランスフォーメーション
  17. 階層プロセッサトランスフォーメーション
  18. 入力トランスフォーメーション
  19. Javaトランスフォーメーション
  20. JavaトランスフォーメーションAPIリファレンス
  21. ジョイナトランスフォーメーション
  22. ラベラトランスフォーメーション
  23. ルックアップトランスフォーメーション
  24. 機械学習トランスフォーメーション
  25. マップレットトランスフォーメーション
  26. ノーマライザトランスフォーメーション
  27. 出力トランスフォーメーション
  28. 解析トランスフォーメーション
  29. Pythonトランスフォーメーション
  30. ランクトランスフォーメーション
  31. ルータトランスフォーメーション
  32. ルール仕様トランスフォーメーション
  33. シーケンストランスフォーメーション
  34. ソータートランスフォーメーション
  35. SQLトランスフォーメーション
  36. 構造パーサートランスフォーメーション
  37. トランザクション制御トランスフォーメーション
  38. 共有体トランスフォーメーション
  39. ベクトル埋め込みトランスフォーメーション
  40. Velocityトランスフォーメーション
  41. ベリファイヤトランスフォーメーション
  42. Webサービストランスフォーメーション

トランスフォーメーション

トランスフォーメーション

ベクトル埋め込みトランスフォーメーション

ベクトル埋め込みトランスフォーメーション

詳細モードでは、ベクトル埋め込みトランスフォーメーションを使用して入力テキストのベクトル埋め込みを生成し、テキストのセマンティック上の意味をベクトル形式でキャプチャできます。
ベクトル埋め込みトランスフォーメーションを使用する前に、チャンキングトランスフォーメーションを使用してテキストをチャンクに分割します。次に、ベクトル埋め込みトランスフォーメーションでは、Word2VecやBERTなどの埋め込みモデルを使用して、テキストの各チャンクに対してベクトル埋め込みを生成できます。チャンキングトランスフォーメーションの詳細については、「チャンキングトランスフォーメーション」を参照してください。
各ベクトルのIDを作成するには、式トランスフォーメーションでUUID_STRING関数を使用するか、シーケンスジェネレータトランスフォーメーションを使用します。
  • 式トランスフォーメーションでUUID_STRING関数を使用する場合は、引数を渡さずに関数を使用します。この関数は、精度100の文字列フィールドに格納できるグローバルに一意なIDを返します。
    UUID_STRINGは、詳細モードでのみ使用できる内部機能です。これを使用して他のユースケース向けのIDを作成すると、予期しない結果が生じる可能性があります。
  • シーケンスジェネレータトランスフォーメーションを使用する場合は、ベクトルデータベース内の同じインデックスにデータをロードするすべてのマッピングで使用する共有シーケンスを作成します。
ターゲットトランスフォーメーションでは、ベクトルをベクトルデータベースに書き込むことができます。
ベクトル埋め込みトランスフォーメーションは、サーバーレスランタイム環境、Google Cloudの
詳細クラスタ
、またはGPUでは実行できません。トランスフォーメーションがGPU対応クラスタで実行される場合、GPUは無効になり、トランスフォーメーションはCPUを消費します。