Eine Liste mit Jupyter-Notebook-Anleitungen wird bereitgestellt, um Ihnen den Einstieg in die Vektorsuche zu erleichtern.
Vektorsuchindex erstellen
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In diesem Notebook erfahren Sie, wie Sie einen ANN-Index (Approximate Nearest Neighbor) erstellen, den Index abfragen und die Ausgabeleistung validieren. |
Vertex AI-Modell für multimodale Einbettungen erstellen und für die Vektorsuche bereitstellen
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In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mithilfe des Datasets DiffusionDB und des Vertex AI-Modells für multimodale Einbettungen Text-zu-Bild-Einbettungen erstellen. In diesem Notebook erfahren Sie, wie Sie benutzerdefinierte Texteinbettungen codieren, einen ANN-Index (Approximate Nearest Neighbor) erstellen und diesen abfragen. |
Vektorsuche und Vertex AI-Texteinbettungen für StackOverflow-Fragen verwenden
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Dieses Beispiel zeigt, wie Texteinbettungen mit Vertex AI-Einbettungen für Textdienste und das StackOverflow-Dataset codiert werden. Diese Einbettungen werden in die Vektorsuche hochgeladen. In diesem Notebook erfahren Sie, wie Sie Texteinbettungen codieren, einen ANN-Index (Approximate Nearest Neighbor) erstellen und Indexe abfragen. |
Nächste Schritte
- Weitere Vertex AI-Notebook-Anleitungen finden Sie in der Anleitungsübersicht.
- Weitere Ressourcen finden Sie im GitHub-Repository für generative KI.