Bu sayfa, üretken yapay zeka özelliklerini uygulamasını indirin. Firestore'a yönelik özellikler ve entegrasyonlarla ilgili bilgiler üretken yapay zeka.
Cloud Firestore ile vektör arama için hızlı başlangıç kılavuzu
Ürün gibi kullanım alanları için yenilikçi yapay zeka destekli çözümler oluşturma öneriler ve chatbot'lar için genellikle vektör benzerliği araması veya daha fazla bilgi edineceksiniz. Firestore verilerinde vektör araması yapmak için başka bir vektör arama çözümüne kopyalama zahmetine basitlik ve verimlilik anlamına geliyor.
Cloud Firestore'da vektör arama için temel iş akışı 4 adımdan oluşur.
Blog gönderimizde vektör aramayla ilgili ayrıntılı bilgi edinin
Oluştur vektör yerleştirilmiş öğeler
Vektör aramasını kullanmanın ilk adımı, vektör yerleştirmeleri oluşturmaktır. Yerleştirmeler; metin, resim, resim ve slayt gibi Varlıklar arasındaki anlamsal veya söz dizimsel benzerlikleri yakalayan videolar temsil ederler. Yerleştirmeler, Vertex AI text-embeddings API'si.
Mağaza Firestore'a yerleştirilmiş öğeler
Yerleştirmeler oluşturulduktan sonra, aşağıdakilerden birini kullanarak bunları Firestore'da saklayabilirsiniz: desteklenen SDK'lar. Bu işlem, NodeJS SDK'da aşağıdaki gibi görünür:
const db = new Firestore();
let collectionRef = db.collection("beans");
await collectionRef.add({
name: "Kahawa coffee beans",
type: "arabica",
description: "Information about the Kahawa coffee beans.",
embedding_field: FieldValue.vector([0.1, 0.3, ..., 0.2]), // a vector with 768 dimensions
});
Oluştur bir vektör endeksi
Sıradaki adım, bir Firestore KNN vektör dizini oluşturmaktır. Buradaki
yerleştirilmiş öğe saklanır. Önizleme sürümü sırasında
gcloud komut satırı aracını kullanarak dizin oluşturun.
Performans vektör araması
Tüm vektör yerleştirmeleri ekledikten ve vektör dizinini oluşturduktan sonra,
arama yapmak için hazır. Daha sonra find_nearest görüşmesini şurada kullanacaksınız:
karşılaştırılacak sorgu vektörü yerleştirmesini iletmek için koleksiyon referansı
kullanmak istediğiniz mesafe işlevini belirtmenizi sağlar.
Blog yayınımızda iş akışını ve diğer kullanım alanlarını tekrar keşfedin.
Çözüm: vektör arama
Özet: Vektör yerleştirmelerini depolayın ve sorgulayın.
Kullanım alanı: Bu özellik diğer araçlar ve özellikler tarafından kullanılır.
Çözüm: Firebase ile vektör arama uzantısı
Özet: Firebase uzantısını kullanarak verilerinizi otomatik olarak Vektör arama özelliğini içeren Firestore dokümanları
Kullanım alanı: Firebase projelerinizde otomatik vektör araması yapın.
Çözüm: LangChain entegrasyonları
Özet: Firestore'u vektör mağazası, doküman yükleyici veya sohbet mesajı olarak kullanın LangChain geçmişi kaynağı.
Kullanım alanı: Üretken yapay zeka uygulamaları veya almayla artırılmış nesil oluşturma (RAG) iş akışları.
Çözüm: Genkit
Özet: Firebase Genkit, yüksek kaliteye sahip ürünleri oluşturmanıza, üretime hazır yapay zeka destekli uygulamaları dağıtıp izleyebilirsiniz.
Kullanım alanı: Üretken uygulamalar oluşturmak için Genkit ve Cloud Firestore'u kullanın. özel içerik, anlamsal arama kullanma, yapılandırılmamış girişleri işleme, yanıt iş verilerinizle ilgili sorular ve çok daha fazlasını burada bulabilirsiniz!
Firebase Genkit belgelerini inceleyin