GetEmbedding

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

Format 

GetEmbedding ( compte ; modèle ; entrée )

Paramètres 

compte : le compte d'IA utilisé par cette fonction. Dans le fichier actuel, utilisez l'action de script Configurer le compte IA pour configurer le compte et lui attribuer ce nom avant l'exécution de cette fonction.

modèle : le nom du modèle pour générer les vecteurs d'intégration. Spécifiez le nom du modèle en tant qu'expression de type texte, disponible auprès du fournisseur de modèles.

entrée : toute expression qui renvoie du texte ou des données de conteneur à envoyer au modèle pour conversion en vecteurs d'intégration.

Résultat 

Conteneur

Provient de la version 

21.0

Description 

Semblable à l'action de script Insérer l'intégration, cette fonction obtient des vecteurs d'intégration pour l'entrée spécifiée à l'aide d'un compte et d'un modèle d'IA. Cependant, cette fonction renvoie les vecteurs d'intégration uniquement sous forme de données de conteneur, qui peuvent être plus petites que lorsque stockées sous forme de texte et peuvent améliorer les performances dans tout traitement ultérieur avec les vecteurs d'intégration.

Pour les vecteurs d'intégration d'image et de texte, vous pouvez utiliser les modèles pris en charge par le serveur de modèle open source fourni séparément avec FileMaker Pro ou installé avec FileMaker Server. Consultez le Claris Engineering Blog.

Cette fonction renvoie « ? », et la fonction ErreurEvaluation renvoie :

  • le code d'erreur 877 (« Impossible de trouver le compte IA ») si aucun compte d'IA n'est actuellement configuré

  • le code d'erreur 882 (« Requête IA non valide ») si, lors de l'intégration d'image, l'image spécifiée par entrée est un type de fichier non pris en charge ou la taille du fichier est trop grande

Exemple 1 

Configure un compte d'IA, ouvre le modèle Détails de la réunion, puis définit la valeur de la rubrique Conteneur Meetings::Note_Embedding dans l'enregistrement actuel sur les données vectorielles d'intégration binaire pour le texte « Claris ».

Copier 
Configurer le compte IA [ Nom de compte: "mon-compte" ; Fournisseur de modèles: OpenAI ; Clé API : "sk-RZCtpWT..." ]
Activer modèle [ "Détails de la réunion" (Meetings) ; Animation: Aucune ]

Définir rubrique [ Meetings::Note_Embedding ; GetEmbedding ( "mon-compte" ; "text-embedding-3-small" ; "Claris" ) ]

Exemple 2 

Configure un compte d'IA, ouvre le modèle Détails de la réunion et demande à l'utilisateur de saisir du texte pour le comparer à la rubrique Note de l'enregistrement actuel. Ensuite, obtient les vecteurs d'intégration pour l'entrée et les stocke dans une variable en tant que données de conteneur, et fait de même avec le texte dans la rubrique Meetings::Note. Affiche ensuite la similarité cosinus des vecteurs d'intégration dans les deux variables.

Copier 
Configurer le compte IA [ Nom de compte: "mon-compte" ; Fournisseur de modèles: OpenAI ; Clé API : "sk-RZCtpWT..." ]

Activer modèle [ "Détails de la réunion" (Meetings) ; Animation: Aucune ]

Ouvrir boîte dial. person. [ "Comparer ce texte aux notes de réunion :" ; $Input ]
Définir variable [ $Input_Embedding ; Valeur: GetEmbedding ( "mon-compte" ; "text-embedding-3-small" ; $Input ) ]
Définir variable [ $Note_Embedding ; Valeur: GetEmbedding ( "mon-compte" ; "text-embedding-3-small" ; Meetings::Note ) ]

Ouvrir boîte dial. person. [ "Similarité cosinus" ; CosineSimilarity ( $Input_Embedding ; $Note_Embedding ) ]

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