Google Vertex AI

Google Vertex AI 提供多种文本 Embedding 模型。seekdb 提供 GoogleVertexEmbeddingFunction 封装，用于在写入 documents 或使用 query_texts 查询时，自动调用 Vertex AI 生成向量并完成相似性检索。

提示

使用 Google Vertex AI 服务需要遵循 Google Cloud 的收费规则，可能产生相应费用。请在继续前，访问其官网或查阅相关文档，确认并接受其收费标准。如不同意，请勿继续操作。

依赖与鉴权

GoogleVertexEmbeddingFunction 通过 Google Vertex AI 的 SDK 调用 Embedding 接口。通常需要：

• 已开通 Google Cloud / Vertex AI，并具备调用 Embedding 模型的权限。
• Python 环境安装 pyseekdb 与 google-cloud-aiplatform。
• 已配置 Google Application Default Credentials。

示例：创建 Google Vertex Embedding Function

from pyseekdb.utils.embedding_functions import GoogleVertexEmbeddingFunction

ef = GoogleVertexEmbeddingFunction(
    project_id="your-project-id",
    model_name="textembedding-gecko",
)

参数说明：

• project_id：Google Cloud Project ID。
• model_name：Vertex AI Embedding 模型名称，例如示例中的 textembedding-gecko。请以您的项目可用模型为准。