GetEmbedding

Envia dados de entrada para um modelo de incorporação e retorna uma representação de vetor como dados de container.

Formato

GetEmbedding ( conta ; modelo ; entrada )

Parâmetros

conta - a conta de IA que esta função deve usar. No arquivo atual, use a etapa de script Etapa de script Configurar a conta de IA para configurar a conta e atribuir esse nome a ela antes que a etapa de script seja executada.

modelo - o nome do modelo para gerar vetores de incorporação. Especifique o nome do modelo como uma expressão de texto, que é disponibilizada pelo provedor do modelo.

entrada - qualquer expressão que retorne dados de texto ou container para enviar ao modelo para conversão em vetores de incorporação.

Tipo de dados retornado

container

Originada na versão

21.0

Descrição

Semelhante à etapa de script Etapa de script Inserir incorporação, esta função obtém vetores de incorporação para a entrada especificada usando uma conta e um modelo de IA. No entanto, essa função retorna vetores de incorporação apenas como dados de container, que podem ser menores do que quando armazenados como texto e podem melhorar o desempenho em qualquer processamento adicional com os vetores de incorporação.

Para vetores de incorporação de imagem e texto, você pode usar os modelos suportados pelo servidor de modelos de código aberto fornecidos separadamente com o FileMaker Pro ou instalados com o FileMaker Server. Consulte o Claris Engineering Blog.

Esta função retorna "?", e a função Função EvaluationError retorna:

  • código de erro 877 ("Não é possível encontrar a conta de IA") se nenhuma conta de IA estiver configurada no momento

  • código de erro 882 ("Solicitação de IA inválida") se, ao executar a incorporação de imagem, a imagem especificada por entrada for um tipo de arquivo não suportado ou o tamanho do arquivo for muito grande

Exemplo 1

Configura uma conta de IA, vai para o layout Detalhes da reunião e, em seguida, define o valor do campo do container Reuniões::Incorporação_de_anotação no registro atual como os dados binários do vetor de incorporação para o texto "Claris".

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Configurar conta de IA [ Nome da conta: "minha-conta" ; Provedor do modelo: OpenAI ; Chave de API: "sk-RZCtpWT..." ]
Ir para layout [ "Detalhes da reunião" (Reuniões) ; Animação: Nenhum ]

Definir campo [ Reuniões::Incorporação_de_anotação ; GetEmbedding ( “minha-conta" ; "text-embedding-3-small" ; "Claris" ) ]

Exemplo 2

Configura uma conta de IA, vai para o layout Detalhes da reunião e pede ao usuário que insira texto para comparar com o campo Anotação no registro atual. Em seguida, obtém os vetores de incorporação para a entrada e os armazena em uma variável como dados de container , e faz o mesmo com o texto no campo Reuniões::Anotação. Em seguida, exibe a similaridade por cosseno dos vetores de incorporação nas duas variáveis.

Copiar
Configurar conta de IA [ Nome da conta: "minha-conta" ; Provedor do modelo: OpenAI ; Chave de API: "sk-RZCtpWT..." ]

Ir para layout [ "Detalhes da reunião" (Reuniões) ; Animação: Nenhum ]

Mostrar caixa de diálogo personalizada [ “Comparar este texto à anotação da reunião:" ; $Input ]
Definir variável [ $Input_Embedding ; Valor: GetEmbedding ( “minha-couta" ; "text-embedding-3-small" ; $Input ) ]
Definir variável [ $Note_Embedding ; Valor: GetEmbedding ( “minha-conta" ; "text-embedding-3-small" ; Reuniões::Anotação ) ]

Mostrar caixa de diálogo personalizada [ “Similaridade por cosseno" ; CosineSimilarity ( $Input_Embedding ; $Note_Embedding ) ]