Embeddings 및 벡터 데이터베이스
텍스트를 의미 벡터로 변환하고 자체 데이터로 지능형 검색, 추천, RAG 애플리케이션을 만들어 보세요.
텍스트를 의미 벡터로 변환하고 자체 데이터로 지능형 검색, 추천, RAG 애플리케이션을 만들어 보세요.
벡터 embeddings + RAG. OpenAI로 embeddings를 생성하고 로컬 파일이나 Pinecone에 저장한 다음, 어떤 텍스트에 대해서든 최근접 이웃을 쿼리해 보세요.
TsgcAIOpenAIEmbeddings
Windows, macOS, Linux, iOS, Android
Enterprise (AI 애드온)
TsgcAIDatabaseVectorFile이나 TsgcAIDatabaseVectorPinecone과 짝지은 다음, CreateEmbeddingsFromFile을 호출하세요.
uses
sgcAI, sgcAI_OpenAI, sgcAI_OpenAI_Embeddings,
sgcAI_DB_Vector, sgcAI_DB_Vector_File, sgcAI_DB_Vector_Pinecone;
var
Embeddings: TsgcAIOpenAIEmbeddings;
DBFile: TsgcAIDatabaseVectorFile;
DBPinecone: TsgcAIDatabaseVectorPinecone;
begin
Embeddings := TsgcAIOpenAIEmbeddings.Create(nil);
Embeddings.OpenAIOptions.ApiKey := 'sk-...';
// Local file-based vector database
DBFile := TsgcAIDatabaseVectorFile.Create(nil);
DBFile.VectorFileOptions.InputFilename := 'corpus.sgcif';
DBFile.VectorFileOptions.VectorFilename := 'corpus.sgcvf';
Embeddings.Database := DBFile;
Embeddings.CreateEmbeddingsFromFile('docs.txt');
// Or push to Pinecone
DBPinecone := TsgcAIDatabaseVectorPinecone.Create(nil);
DBPinecone.PineconeOptions.ApiKey := 'pc-...';
DBPinecone.PineconeOptions.Environment := 'us-west4-gcp-free';
Embeddings.Database := DBPinecone;
Embeddings.CreateEmbeddingsFromFile('docs.txt');
end;
4개의 게시된 속성, 2개의 메서드, 5개의 이벤트 — 컴포넌트 참조 문서에서 가져왔어요.
게시된 속성: OpenAIOptions, EmbeddingsOptions.
게시된 속성: Version.
속성: Database.
메서드: CreateEmbeddings, CreateEmbeddingsFromFile.
이벤트: OnCreateEmbeddingsStart, OnCreateEmbeddingsProgress, OnCreateEmbeddingsStop.
이벤트: OnBeforeCreateEmbedding, OnAfterCreateEmbedding.
이 컴포넌트가 구현하는 프로토콜의 공식 출처입니다.
컴포넌트 참조 문서로 바로 이동하고, 바로 실행 가능한 데모 프로젝트를 받고, 체험판을 다운로드해 보세요.
| 온라인 도움말 — TsgcAIOpenAIEmbeddings 이 컴포넌트의 전체 속성, 메서드, 이벤트 참조 문서. | 열기 | |
| 데모 프로젝트 — Demos\AI\Embeddings 바로 실행 가능한 예제 프로젝트예요. sgcWebSockets 패키지에 포함되어 있어요 — 아래에서 체험판을 다운로드하세요. | 열기 | |
| 기술 문서 (PDF) 기능, 빠른 시작, Delphi 및 C++ Builder 코드 샘플 및 1차 출처 참고 — 이 컴포넌트 전용. | 열기 | |
| 사용자 설명서 (PDF) 라이브러리의 모든 컴포넌트를 다루는 종합 설명서. | 열기 |