GetEmbedding

입력 데이터를 임베딩 모델로 보내고 벡터 표현을 컨테이너 데이터로 반환합니다.

포맷 

GetEmbedding ( 계정 ; 모델 ; 입력 )

매개 변수 

계정 - 이 함수를 사용할 AI 계정입니다. 현재 파일에서 AI 계정 구성 스크립트 단계를 사용하여 계정을 설정하고 이 함수가 사용되기 전에 언제든지 이 이름을 할당하십시오.

모델 - 임베딩 벡터를 생성하는 모델의 이름입니다. 모델 제공자에서 사용할 수 있는 텍스트 표현식으로 모델 이름을 지정하십시오.

입력 - 임베딩 벡터로 변환하기 위해 텍스트 또는 컨테이너 데이터를 반환하여 모델로 보낼 표현식입니다.

반환되는 데이터 유형 

컨테이너

다음 버전에서 시작됨 

21.0

설명 

임베딩 삽입 스크립트 단계와 유사하게, 이 함수는 AI 계정과 모델을 사용하여 지정된 입력에 대한 임베딩 벡터를 가져옵니다. 그러나, 이 함수는 컨테이너 데이터로서 임베딩 벡터만 반환하며, 이는 텍스트로 저장될 때보다 작을 수 있고 임베딩 벡터로 추가 처리에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이미지 및 텍스트 임베딩 벡터의 경우, FileMaker Pro와 별도로 제공되거나 FileMaker Server와 함께 설치된 오픈 소스 모델 서버에서 지원하는 모델을 사용할 수 있습니다. Claris 엔지니어링 블로그를 참조하십시오.

이 함수는 "?"를 반환하고 EvaluationError 함수는 다음을 반환합니다.

  • 오류 코드 877("AI 계정을 찾을 수 없음"): 현재 AI 계정이 구성되지 않은 경우

  • 오류 코드 882("AI 요청이 유효하지 않습니다"): 이미지 임베딩을 수행하는 동안 입력으로 지정된 이미지가 지원되지 않는 파일 유형이거나 파일 크기가 너무 큰 경우

예제 1 

AI 계정을 구성하고, 미팅 세부 정보 레이아웃으로 이동한 다음, 현재 레코드의 Meetings::Note_Embedding 컨테이너 필드의 값을 "Claris" 텍스트의 이진 임베딩 벡터 데이터로 설정합니다.

복사 
AI 계정 구성 [ 계정 이름: "my-account" ; 모델 제공자: OpenAI ; API 키: "sk-RZCtpWT..." ]
레이아웃으로 이동 [ "미팅 세부 정보"(미팅) ; 애니메이션: 없음 ]

필드 설정 [ Meetings::Note_Embedding ; GetEmbedding ( "my-account" ; "text-embedding-3-small" ; "Claris" ) ]

예제 2 

AI 계정을 구성하고, 미팅 세부 정보 레이아웃으로 이동하여 사용자에게 현재 레코드의 Note 필드와 비교할 텍스트를 입력하도록 요청합니다. 다음으로, 입력에 대한 임베딩 벡터를 가져와 컨테이너 데이터로 변수에 저장하고, Meetings::Note 필드의 텍스트와 동일하게 수행합니다. 그런 다음 두 변수에 임베딩 벡터의 코사인 유사도를 표시합니다.

복사 
AI 계정 구성 [ 계정 이름: "my-account" ; 모델 제공자: OpenAI ; API 키: "sk-RZCtpWT..." ]

레이아웃으로 이동 [ "미팅 세부 정보"(미팅) ; 애니메이션: 없음 ]

사용자 지정 대화 상자 표시 [ "이 텍스트를 미팅 노트와 비교:" ; $Input ] 
변수 설정 [ $Input_Embedding ; 값: GetEmbedding ( "my-account" ; "text-embedding-3-small" ; $Input ) ] 
변수 설정 [ $Note_Embedding ; 값: GetEmbedding ( "my-account" ; "text-embedding-3-small" ; Meetings::Note ) ]

사용자 지정 대화 상자 표시 [ "코사인 유사도" ; CosineSimilarity ( $Input_Embedding ; $Note_Embedding ) ]

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