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總覽

Vector Search 能在數十億個語意相似或語意相關的項目中進行搜尋。向量相似度比對服務有許多用途，例如導入推薦引擎、搜尋引擎、聊天機器人、以及文字分類。語意比對能簡化成幾個步驟：首先，您必須生成多個項目的嵌入表示，這項作業是在 Vector Search 之外進行。其次，將嵌入上傳到 Google Cloud 並將資料連到 Vector Search。將嵌入新增到 Vector Search 後，就能建立索引來執行查詢，取得推薦或結果。

嵌入的使用不限於字詞或文字。您可以為多種資料生成語意嵌入，包含圖片、音訊、影片和使用者偏好設定。如要使用 Vertex AI 生成多模態嵌入，請參考「Get multimodal embeddings」(取得多模態嵌入)。在本研究室中，您將瞭解如何透過 Vertex AI Embeddings for Text 建立文字嵌入，並用來建立 Vector Search 索引。

目標

在本研究室中，您會執行下列工作：

• 建立 Vertex AI 筆記本執行個體
• 複製並執行研究室筆記本
• 建立文字嵌入
• 建立及部署 Vector Search 索引
• 查詢索引

設定和需求

點選「Start Lab」按鈕前的須知事項

請詳閱以下操作說明。研究室活動會計時，而且中途無法暫停。點選「Start Lab」 後就會開始計時，讓您瞭解有多少時間可以使用 Google Cloud 資源。

您將在真正的雲端環境中完成實作研究室活動，而不是在模擬或示範環境。為達此目的，我們會提供新的暫時憑證，讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。

如要完成這個研究室活動，請先確認：

• 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意：請使用無痕模式或私密瀏覽視窗執行此研究室。這可以防止個人帳戶和學生帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成研究室活動了！別忘了，活動一開始將無法暫停。

注意：如果您擁有個人 Google Cloud 帳戶或專案，請勿用於本研究室，以免產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」(開始研究室) 按鈕。如果研究室會產生費用，畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的暫時憑證
   • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，然後選取「在無痕式視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源並開啟另一個分頁，當中顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要查看列出 Google Cloud 產品和服務的選單，請點選左上角的「導覽選單」。

工作 1：建立 Vertex AI Workbench 執行個體

1. 前往 Google Cloud 控制台，依序點按「導覽選單」>「Vertex AI」>「Workbench」。

2. 點按「建立新的」。

3. 在建立執行個體對話方塊中，請為 Vertex AI Workbench 執行個體使用預設名稱或輸入專屬名稱。將區域設定為 ，可用區設定為 ，其餘設定保留預設值。

4. 點按「建立」。

5. 點按「Open JupyterLab」。

複製並執行研究室筆記本

1. 在筆記本中，點選「Terminal」。

2. 執行下列指令，複製 Google Cloud 生成式 AI 存放區：

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai.git

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 複製並執行研究室筆記本

3. 在左側導覽窗格中，前往 generative-ai/embeddings 資料夾並開啟 intro-textemb-vectorsearch.ipynb 筆記本。

4. 在提示「Select Kernel」中保留預設內容 Python3 並點選「Select」。

5. 向下捲動至「Text Embeddings in Action」(實際建立文字嵌入) 部分，執行設定儲存格。

6. 設定環境變數時，位置使用 ，專案 ID 使用 。

注意：您可以略過任何標有「Colab only」的筆記本儲存格。

6. 略過「Set IAM permissions」(設定 IAM 權限) 部分，因為服務帳戶已具備必要權限。

工作 2：生成嵌入

1. 前往「Getting Started with Vertex AI Embeddings for Text」(開始使用 Vertex AI Embeddings for Text) 部分，執行各個儲存格來建立文字嵌入。

2. 前往「Getting Started with Vector Search」(開始使用 Vector Search) 部分，執行各個儲存格。

3. 將嵌入儲存為 JSON 檔案。

4. 建立新的 Cloud Storage 值區，將檔案複製到值區。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 開始使用 Vector Search

工作 3：建立及部署索引

1. 前往「Create an Index」(建立索引) 部分，執行各個儲存格來建立並部署索引。

注意：建立及部署索引大約需要 20 到 30 分鐘。在等待期間，歡迎瀏覽下列資源。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立索引

探索 Vector Search，體驗試用版

在這項工作中，您將探索 Vector Search 筆記本並體驗公開試用版。建立及部署索引大約需要 30 分鐘，在等待期間，您可以體驗公開試用版並探索筆記本。

在等待期間：體驗 Stack Overflow 語意搜尋試用版

1. Vector Search 公開試用版可直接在線上存取。選擇「STACKOVERFLOW (TEXT)」，輸入任何程式設計問題查詢，就能對 800萬個張貼於 Stack Overflow 的問題進行文字搜尋。試試文字語意搜尋，例如查詢「How to shuffle rows in SQL?」(如何在 SQL 中重組資料列？) 或任何程式設計問題。

在等待期間：探索 Vector Search 筆記本

1. 在筆記本中，前往頂端的「Bringing Gen AI and LLMs to production services」(將生成式 AI 和 LLM 用於正式服務) 部分，閱讀 Vector Search 用途與說明。

工作 4：執行查詢

1. 前往「Run Query」(執行查詢) 部分，執行各個儲存格來查詢索引。您可以嘗試改變 test_embeddings 變數中的字串，查看不同的搜尋結果。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 查詢索引

恭喜！

恭喜！您在本研究室中學會如何建立文字嵌入，並用來建立 Vector Search 索引。您現在可以在自己的應用程式中使用文字嵌入了！

後續步驟/瞭解詳情

歡迎參考下列資源，進一步瞭解文字嵌入及 Vector Search：

• Vertex AI Embeddings for Text: Grounding LLMs made easy (Vertex AI Embeddings for Text：輕鬆為 LLM 建立基準)
• Overview of Vertex AI Vector Search (Vertex AI Vector Search 總覽)
• Vector Search notebook tutorials (Vector Search 筆記本教學課程)

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2024 年 4 月 4 日

研究室上次測試日期：2024 年 4 月 4 日

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