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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

ベクトル埋め込みモデル

ベクトル埋め込みモデル

ベクトル埋め込みを生成するには、組み込みモデルを使用してベクトル埋め込み方法を選択するか、独自のモデルに接続します。
[ベクトル埋め込み]
タブでは、次のいずれかのオプションを使用できます。
組み込みモデルの使用
組み込みモデルを使用する場合は、使用可能なベクトル埋め込み方法の1つを選択します。それぞれの方法の詳細については、「組み込みのベクトル埋め込み方法」を参照してください。
独自のモデルに接続
Azure OpenAIなどのプラットフォームで独自のモデルに接続するには、大規模言語モデル接続を選択または作成します。次に、ベクトルの次元数を選択します。ドロップダウンリストから数値を選択するか、数値を入力することができます。
大規模言語モデル接続の詳細については、Administratorのヘルプを参照してください。
リージョン間のデータ転送コストを削減するには、モデルが
詳細クラスタ
と同じリージョンにデプロイされていることを確認してください。
ベクトル埋め込みでは、次のルールとガイドラインを考慮してください。
  • 異なる埋め込みモデルによって作成されたベクトル埋め込みは、同じ次元であっても比較できません。埋め込みモデルを切り替える場合は、すべてのソーストランスフォーメーション、チャンキング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、およびターゲットトランスフォーメーションを含むマッピングを再実行し、新しいモデルを使用してすべてのドキュメントの埋め込みを作成します。
  • ベクトル埋め込みトランスフォーメーションは、入力行ごとに1つの出力行を生成するパッシブトランスフォーメーションであるため、NULLまたは空の文字列を含む入力カラムは空の出力ベクトルを返します。ベクトルが空の場合、Pineconeなどのベクトルデータベースは行を削除する可能性があります。