GPTログインAILanceDBにおけるユーザー定義の埋め込み関数LanceDBpythonLanceDBにおけるユーザー定義の埋め込み関数の作成LanceDBでは、カスタム埋め込み関数を作成・登録するために、EmbeddingFunctionインターフェースとテキスト専用のTextEmbeddingFunctionを使用します。このプロセスは比較的簡単で、以下の手順に従うことで実現できます。埋め込み関数を作成するためには、まずEmbeddingFunctionインターフェースを実装します。このインターフェースは、スキーマやモデル情報をメタデータとしてシリアライズするための低レベルの詳細を処理します。開発者は、モデルの設定に集中でき、細かい部分を心配する必要はありません。以下は、テキストを埋め込むためのSentenceTransformerEmbeddingsクラスの実装例です。sentence_transformers.SentenceTransformer(self.name)この実装では、generate_embeddingsメソッドがテキストを受け取り、埋め込みを生成します。ndimsメソッドは埋め込みベクトルの次元数を返します。次に、作成した埋め込み関数をグローバルなEmbeddingFunctionRegistryに登録する必要があります。これにより、他の部分でこの関数を使用できるようになります。埋め込み関数を登録した後、次のようにテーブルスキーマを作成できます。tbl.search("world").limit(5)このコードは、LanceDBにおけるテーブルを定義し、テキストデータを追加する方法を示しています。テキスト専用の埋め込み関数TextEmbeddingFunctionインターフェースは、モデルがマルチモーダルでない場合に使用できます。これは、テキスト専用の埋め込み関数を作成する際に便利です。以下は、TextEmbeddingFunctionを使用した埋め込み関数の実装例です。実装は先ほどと同じこのインターフェースを使用すると、テキストに特化した設定を簡単に行うことができます。マルチモーダル埋め込み関数のサポートLanceDBでは、マルチモーダル埋め込み関数のサポートも提供しています。これには、テキストや画像など異なるデータタイプを処理できる機能が含まれています。以下は、OpenClipEmbeddingsクラスの実装例です。テキストまたは画像の埋め込みを計算この例では、ユーザーがテキストまたは画像をクエリとして渡すことができ、それに応じて埋め込みを生成します。まとめLanceDBにおけるユーザー定義の埋め込み関数の作成は、EmbeddingFunctionインターフェースとTextEmbeddingFunctionを使用することで簡単に実装できます。これにより、開発者はモデルの設定に集中でき、データの埋め込みや検索を効率的に行うことが可能です。マルチモーダルのサポートにより、異なるデータ形式を融合して利用することができ、非常に強力な機能を提供します。次へ他に学習に関する質問があれば、AIフルスタックチューターに質問できます。(Indonesian)Lietuviškai(Lithuanian)。