인공지능 함수

두 개의 임베딩 벡터를 추가하고 결과를 정규화된 벡터로 반환합니다.

Core ML 모델 평가의 결과를 포함하는 JSON 대상체를 반환합니다.

두 개의 임베딩 벡터 사이의 유사도를 -1(반대)과 1(유사) 사이의 숫자로 반환합니다.

입력 데이터를 임베딩 모델로 보내고 벡터 표현을 컨테이너 데이터로 반환합니다.

임베딩 벡터를 텍스트 형식에서 이진 컨테이너 데이터로 변환합니다.

임베딩 벡터를 이진 컨테이너 데이터에서 텍스트 형식으로 변환합니다.

레이아웃의 필드 목록을 JSON 데이터로 반환합니다.

현재 로드된 이름이 지정된 모델에 대해 JSON 포맷으로 메타데이터를 반환합니다.

공간 ID가 지정되지 않은 경우 지정된 RAG 공간 또는 모든 RAG 공간에 대한 정보를 반환합니다.

JSON 배열로 지정된 테이블 발생 목록에 대한 데이터 정의 언어(DDL) 형식으로 테이블 정보를 반환합니다.

지정된 텍스트의 토큰 수를 반환합니다. 안내용으로만 사용하십시오. 모델에서 사용하는 실제 수는 다를 수 있습니다.

임베딩 벡터를 정규화합니다. 지정된 경우, 차원 매개 변수는 정규화하기 전에 사용할 벡터 차원의 수를 줄입니다.

지정된 텍스트 임베딩 벡터에 대해 훈련된 회귀 모델에서 예측된 값을 반환합니다.