クラスターの名前をクリックして概要ページに移動します。右上隅の「接続」をクリックします。接続ダイアログが表示されます。接続ダイアログの構成が動作環境と一致していることを確認します。接続タイプはPublicに設定されています。ブランチはmainに設定されています。SQLAlchemyに設定されています。システムは環境に適合します。ディストリビューションに切り替えます。PyMySQLタブをクリックし、接続文字列をコピーします。「パスワードの生成」をクリックしてランダムなパスワードを生成します。ディレクトリに.envファイルを作成し、その中に接続文字列を貼り付けます。埋め込みモデルを初期化する埋め込みモデルはデータをベクトル埋め込みに変換します。次元のベクトル埋め込みに変換します。モデルを設定するには、次のコードをexample.pyファイルにコピーします。このコードはSentenceTransformerインスタンスを初期化し、後で使用するためにtext_to_embedding()関数を定義します。ストアとして機能するベクター列を持つテーブルembedded_documentsを作成します。注記ベクトル列の次元が、埋め込みモデルによって生成されたベクトルの次元と一致していることを確認します。次元のベクトルを生成します。ドキュメントを準備します。セマンティック検索を実行するこのステップでは、既存のドキュメント内のどの単語とも直接一致しない「泳ぐ動物」を検索します。つの一致を検索します。search_result)example.pyファイルを実行すると、出力は次のようになります。0.798545178640937出力から判断すると、泳いでいる動物は魚、または泳ぐ才能のある犬である可能性が高いです。このデモでは、ベクトル検索が最も関連性の高いドキュメントを効率的に見つける方法を示します。検索結果はベクトルの近さによって整理されます。距離が小さいほど、ドキュメントの関連性が高くなります。Policy/Legal。