人工智能函数

人工智能 (AI) 函数允许您使用大型语言模型 (LLM) 和 Core ML 模型。对于 LLM,这些函数获取和转换嵌入向量,计算余弦相似性和标记计数,并提供有关表模式的信息。对于 Core ML 模型,其余函数返回有关模型的信息并执行模型的评估。

函数 目的

AddEmbeddings

添加两个嵌入向量,并将结果作为归一化向量返回。

ComputeModel

返回包含核心 ML 模型评估结果的 JSON 对象。

CosineSimilarity

将两个嵌入向量之间的相似性返回为 -1(相反)与 1(相似)之间的数字。

GetEmbedding

将输入数据发送到嵌入模型,并将向量表示作为容器数据返回。

GetEmbeddingAsFile

将嵌入向量从文本格式转换为二进制容器数据。

GetEmbeddingAsText

将嵌入向量从二进制容器数据转换为文本格式。

GetFieldsOnLayout

将布局上的字段列表作为 JSON 数据返回。

GetModelAttributes

以 JSON 格式返回当前加载的具名模型的元数据。

GetRAGSpaceInfo

如果没有指定空间 ID,则返回有关指定 RAG 空间或所有 RAG 空间的信息。

GetTableDDL

以数据定义语言 (DDL) 格式返回指定为 JSON 数组的表摹本列表的表信息。

GetTokenCount

返回指定文本的标记数。仅用于指导;模型使用的实际数可能会有所不同。

NormalizeEmbedding

归一化嵌入向量。如有指定,维度参数会减少归一化前要使用的向量维度数量。

PredictFromModel

从指定文本嵌入向量的训练回归模型中返回预测值。

SubtractEmbeddings

从 v1 中减去嵌入向量 v2,并将结果作为归一化向量返回。