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はじめに シリーズ第11回です。 前回(第10回)では AI.SCORE を使い、自然言語の基準でテキストにスコアを付けて ORDER BY でランキングを作る方法を解説しました。今回は AI.EMBED / AI.GENERATE_EMBEDDING を取り上げます。 これらの関数はテキストを高次元のベクトル(数値の配列)に変換します。ベクトルに変換することで「意味の近さ」を数値で表現できるようになり、類似商品の推薦やユーザーレビューのクラスタリングといった処理をSQLの中で完結させられます。 ! 本記事は 2026年9月時点で確認できた情報に基づいています。AI 関数の仕様は更新...
То, что RADAR обнаружил и классифицировал для этой возможности. Это опубликованный источником текст, а не подтверждение, что предложение ещё действует.
AI.EMBED / AI.GENERATE_EMBEDDINGでベクトルを作る. はじめに シリーズ第11回です。 前回(第10回)では AI.SCORE を使い、自然言語の基準でテキストにスコアを付けて ORDER BY でランキングを作る方法を解説しました。今回は AI.EMBED / AI.GENERATE_EMBEDDING を取り上げます。 これらの関数はテキストを高次元のベクトル(数値の配列)に変換します。ベクトルに変換することで「意味の近さ」を数値で表現できるようになり、類似商品の推薦やユーザーレビューのクラスタリングといった処理をSQLの中で完結させられます。 ! 本記事は 2026年9月時点で確認できた情報に基づいています。AI 関数の仕様は更新...
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