مشاركة عبر


vector_search دالة

ينطبق على: وضع علامة Databricks SQL

هام

هذه الميزة في المعاينة العامة.

vector_search() تسمح لك الدالة بالاستعلام عن فهرس بحث متجه الذكاء الاصطناعي من الفسيفساء باستخدام SQL.

المتطلبات

بناء الجملة

vector_search(index, query, num_results)

الوسيطات

يجب تمرير كافة الوسيطات بالاسم، مثل vector_search(index => indexName, query => queryText).

  • indexSTRING ثابت، الاسم المؤهل بالكامل لفهرس بحث متجه موجود في نفس مساحة العمل للادعاءات. يجب أن يكون لدى المحدد إذن "تحديد" على الفهرس.
  • query: تعبير STRING ، السلسلة للبحث عن في الفهرس.
  • num_results (اختياري): ثابت عدد صحيح، الحد الأقصى لعدد السجلات التي يجب إرجاعها. الإعدادات الافتراضية إلى 10.

المرتجعات

جدول أعلى السجلات المطابقة من الفهرس. يتم تضمين جميع أعمدة الفهرس.

الأمثلة

ابحث عن فهرس وحدات SKU للمنتج للعثور على منتجات مماثلة بالاسم.


SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query => "iphone", num_results => 2)
بطاقة تعريف اسم المنتج
10 iPhone
20 iPhone SE

يبحث المثال التالي عن مصطلحات متعددة في نفس الوقت باستخدام استعلام فرعي ل LATERAL.


SELECT
  query_txt,
  query_id,
  search.*
FROM
  query_table,
  LATERAL(
SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query => query_txt, num_results => 2)
  ) as search
query_txt query_id search.id search.product_name
iphone 1 10 iPhone 10
iphone 1 20 iPhone SE
بكسل 8 2 30 بكسل 8
بكسل 8 2 40 Pixel 8a

القيود

تنطبق القيود التالية أثناء المعاينة:

  • الاستعلام عن DIRECT_ACCESS أنواع الفهرس غير معتمد.
  • الفهارس التي بها embedding_vector_columns غير معتمدة.
  • معلمات filters_json الإدخال أو columns غير معتمدة.
  • لا يتم دعم "البحث في المتجهات" الذي num_results يزيد عن 100.
  • لا يمكن للمستخدمين الذين ليس لديهم حق الوصول READ إلى الجدول المصدر استخدام vector_search().
  • vector_search لا يمكن استخدامها مع نقاط نهاية خدمة النموذج باستخدام واجهات برمجة تطبيقات نموذج الأساس التي تم توفيرها معدل النقل.