2024 年 5 月 6 日 – 向量数据类型和向量相似性函数 – 预览版¶

With this release, we are pleased to announce the preview of VECTOR data type, Vector Similarity Functions, and the Vector Embedding Function. These features enable important applications that require semantic vector search and retrieval.

有关更多信息，请参阅向量嵌入。

新的 SQL 数据类型¶

最近的版本中推出了以下数据类型：

类别	新数据类型	描述
向量	VECTOR	通过 VECTOR 数据类型，Snowflake 可以高效地编码和处理向量。此数据类型支持语义向量搜索和检索应用程序，如基于 RAG 的应用程序，以及向量处理应用程序中对向量的常见操作。

新 SQL 函数¶

最近的版本中推出了以下函数：

函数类别	新函数	描述
Vector similarity function	VECTOR_INNER_PRODUCT	返回两个向量的内积。内积（也称为点积或标量积）乘以两个向量。
Vector similarity function	VECTOR_L2_DISTANCE	测量两个向量之间的 L2 距离。
Vector similarity function	VECTOR_COSINE_SIMILARITY	测量两个向量之间的余弦相似性，即多维空间中向量之间的角距离。
LLM Function	EMBED_TEXT_768 (SNOWFLAKE.CORTEX)	为给定的英语文本字符串创建向量嵌入。