Fonctions Intelligence artificielle

Les fonctions d'intelligence artificielle (IA) vous permettent de travailler avec des grands modèles de langage (LLM) et des modèles Core ML. Pour les LLM, ces fonctions obtiennent et convertissent les vecteurs d'intégration, calculent la similarité cosinus et le nombre de jetons, et fournissent des informations sur le schéma de table. Pour les modèles Core ML, les fonctions restantes renvoient des informations sur un modèle et effectuent son évaluation.

Fonction Objectif

AddEmbeddings

Ajoute deux vecteurs d’intégration et renvoie le résultat sous forme de vecteur normalisé.

ComputeModel

Renvoie un objet JSON contenant le résultat d'une évaluation de modèle Core ML.

CosineSimilarity

Renvoie la similarité entre deux vecteurs d'intégration sous la forme d'un nombre compris entre -1 (opposé) et 1 (similaire).

GetEmbedding

Envoie les données d'entrée vers un modèle d'intégration et renvoie une représentation vectorielle en tant que données de conteneur.

GetEmbeddingAsFile

Convertit un vecteur d'intégration d'un format texte en données de conteneur binaires.

GetEmbeddingAsText

Convertit un vecteur d'intégration de données de conteneur binaires en format texte.

GetFieldsOnLayout

Renvoie une liste des rubriques d’un modèle sous forme de données JSON.

GetModelAttributes

Renvoie les métadonnées au format JSON d’un modèle nommé actuellement chargé.

GetRAGSpaceInfo

Renvoie les informations relatives à l’espace RAG spécifié, ou à tous les espaces RAG si aucun ID n’a été spécifié.

GetTableDDL

Renvoie les informations de la table au format DDL (Langage de définition de données) pour une liste d'occurrences de table spécifiées en tant que tableau JSON.

GetTokenCount

Renvoie le nombre de jetons pour le texte spécifié. Utiliser à titre indicatif uniquement ; les chiffres réels utilisés par les modèles peuvent varier.

NormalizeEmbedding

Normalise un vecteur d’intégration. Si spécifié, le paramètre de dimension réduit le nombre de dimensions du vecteur à utiliser avant la normalisation.

PredictFromModel

Renvoie la valeur prévue à partir d’un modèle de régression entraîné pour le vecteur d’intégration de texte spécifié.

SubtractEmbeddings

Soustrait le vecteur d’intégration v2 au v1 et renvoie le résultat sous forme de vecteur normalisé.