Künstliche Intelligenz – Funktionen
Funktionen für künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen Ihnen die Arbeit mit großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) und Core ML-Modellen. Für LLMs holen und konvertieren diese Funktionen Einbettungsvektoren, berechnen die Cosinus-Ähnlichkeit und Token-Anzahl und liefern Informationen zum Tabellenschema. Für Core ML-Modelle geben die übrigen Funktionen Informationen über ein Modell zurück und führen dessen Evaluation durch.
| Funktion | Zweck |
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Gibt ein JSON-Objekt zurück, das das Ergebnis einer Core ML-Modellevaluation enthält. |
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(Cosinus-Ähnlichkeit): Gibt die Ähnlichkeit zwischen zwei Einbettungsvektoren als Zahl zwischen -1 (entgegengesetzt) und 1 (ähnlich) zurück. |
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Sendet Eingabedaten an ein Einbettungsmodell und gibt eine Vektordarstellung als Containerdaten zurück. |
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(Hole Einbettung als Datei): Konvertiert einen Einbettungsvektor aus dem Textformat in binäre Containerdaten. |
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(Hole Einbettung als Text): Konvertiert einen Einbettungsvektor aus binären Containerdaten in Textformat. |
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Gibt Metadaten im JSON-Format über ein benanntes Modell zurück, das gerade geladen ist. |
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(Hole Tabellen-DDL): Gibt Tabelleninformationen im DDL-Format (Data Definition Language) für eine Liste von Tabellenvorkommen zurück, die als JSON-Array angegeben sind. |
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(Hole Token-Anzahl): Gibt die Token-Anzahl für den angegebenen Text zurück. Nur zur Orientierung verwenden. Die tatsächliche in den Modellen verwendete Anzahl kann variieren. |