こちらのSQL関数がパブリックプレビューになりました。
vector_search()関数によって、SQLを用いてMosaic AI Vector Searchのインデックスにクエリーを行えるようになります。
要件
- この関数はクラシックSQLウェアハウスでは利用できません。
- 詳細は、Databricks SQLのプライシングのページをご覧ください。
- この関数は、Mosaic AI Vector Searchがサポートされているリージョンで利用できます。
構文
vector_search(index, query, num_results)
引数
全ての引数はvector_search(index => indexName, query => queryText)のように名前で指定しなくてはなりません。
-
index: 同じワークスペースに存在する、呼び出す既存のベクトルサーチインデックスの完全修飾名を表すSTRINGの定数。定義するユーザーはインデックスに対して"SELECT"権限が必要です。 -
query: インデックスを検索する文字列を表現するSTRINGのエクスプレッション。 -
num_results(オプション): 返却するレコードの最大数を示す整数値。デフォルトは10。
戻り値
インデックスでトップでマッチしたレコードのテーブル。インデックスの全てのカラムが含まれます。
サンプル
Vector Searchが使えるAWS東京リージョンで試します。
SELECT
title,
body_sub
FROM
VECTOR_SEARCH(
index => "takaakiyayoi_catalog.vector_seach.taka_qiita_vs",
query => "Databricksとは何か",
num_results => 5
)
ちゃんと動いていますね。
制限
プレビュー中には以下の制限が適用されます:
- インデックスタイプ
DIRECT_ACCESSへのクエリーはサポートされません。 -
embedding_vector_columnsを持つインデックスはサポートされません。 - 入力パラメーター
filters_jsonやcolumnsはサポートされません。 -
num_resultsが100より大きいベクトル検索はサポートされません。 - ソーステーブルに対して
READ権限を持たないユーザーは、vector_search()を使うことはできません。 -
プロビジョニングされたスループットの基盤モデルAPIを用いているモデルサービングエンドポイントで
vector_searchを使うことはできません