vector_search 関数

適用対象: Databricks SQL

重要

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vector_search() 関数を使用すると、SQL を使用して Mosaic AI ベクトル検索インデックスでクエリを実行できます。

要件

• この関数は、従来の SQL ウェアハウスでは使用できません。
• 詳細については、「Databricks SQL の価格ページ」を参照してください。

構文

vector_search(index, query, num_results)

引数

vector_search(index => indexName, query => queryText) のように、すべての引数を名前で渡す必要があります。

• index: STRING 定数。呼び出し用の同じワークスペース内の既存のベクトル検索インデックスの完全修飾名。 定義者には、インデックスに対する “Select” の権限が必要です。
• query: STRING 式。インデックス内で検索する文字列。
• num_results (オプション): 整数定数、返すレコードの最大数。 既定値は 10 です。

返品

インデックスから一致する上位のレコードのテーブル。 インデックスのすべての列が含まれます。

例

製品 SKU のインデックスを検索して、類似する製品を名前で検索します。

SELECT * FROM VECTOR_SEARCH(index => "main.db.my_index", query => "iphone", num_results => 2)

ID	製品名
10	iPhone
20	iPhone SE

次の例では、LATERAL サブクエリを使用して複数の用語を同時に検索します。

SELECT
  query_txt,
  query_id,
  search.*
FROM
  query_table,
  LATERAL(
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
pixel 8	2	30	Pixel 8
pixel 8	2	40	Pixel 8a

制限事項

プレビュー期間中は、次の制限事項が適用されます:

• DIRECT_ACCESS インデックスの種類に対するクエリはサポートされていません。
• embedding_vector_columns を持つインデックスはサポートされていません。
• 入力パラメーター filters_json または columns はサポートされていません。
• num_results は 100 より大きいベクトル検索はサポートされていません。
• ソース テーブルへの読み取りアクセスを持たないユーザーは、vector_search() を使用できません。