セマンティック検索
セマンティック検索は意味でレコードを取得し、全文検索は含まれる語句に一致させます。Fóirは、対象にしたモデルごとに埋め込みを生成し、テキスト、レコード、独自のベクトルでクエリできます。
モデルを対象にする
モデルでEmbeddings機能をオンにすると、モデルの公開時に有効になります。モデルのtextフィールドとproseフィールドは既定で埋め込まれ、各フィールドにはembed設定があるため、スラッグのような識別子は除外できます。
レコードが埋め込まれるタイミング
レコードが書き込まれて30秒後に、バックグラウンドで埋め込みが実行され、連続した編集は1つのジョブにまとめられます。内容が変わっていなければコストなしでスキップされます。公開またはバージョン管理があるモデルでは、公開済みのコンテンツだけが埋め込まれるため、下書きが一致することはありません。
クレジットと既存のレコード
埋め込みはAIクレジットを消費します。機能をオンにしても、モデルにすでにあるレコードは埋め込まれません。それは別料金のバックフィルで、先に見積もりが示され、確認してから実行します。実行はMCPまたはAPIで行います。
クエリと独自のベクトル
searchEmbeddingsは、サーバー側でFóirが埋め込むテキストクエリ、またはベクトルを受け取ります。findSimilarRecordsは、指定したレコードに似たレコードを返します。「これに似たもの」の用途です。ベクトルを別の場所で計算する場合は、writeEmbeddingsで保存します。エージェントは同じ検索にMCPツールからアクセスします。
詳細を読む
AI検索ガイドでは、機能のオン、埋め込むフィールドの選択、バックフィル、エージェントからのクエリを扱っています。