Skip to main content

Embedding in Felder extrahieren (GeoAI Tools)

Zusammenfassung

Extrahiert Vektor-Embeddings, die als Binary Large Object (BLOB)-Felder gespeichert sind, in einzelne numerische Felder in einer neuen Ausgabe-Feature-Class.

Dieser Prozess ermöglicht die direkte Verwendung von Embedding-Dimensionen in ArcGIS Pro-Werkzeugen, die keine Felder vom Typ "BLOB" unterstützen.

Abbildung

Flussdiagramm: Werkzeug "Embeddings extrahieren"

Verwendung

  • Geben Sie als Wert für den Parameterwert Eingabe-Features einen Feature-Layer mit einem Embedding-Feld, das als BLOB (Binary Large Object) gespeichert ist, und als Wert für den Parameterwert Ausgabe-Features den Feature-Class-Speicherort einer Geodatabase an.

  • Das Werkzeug extrahiert die Feldwerte für das Embedding-Feld des Parameterwerts in einzelne Float-Werte mit Feldnamen, die mit dem Parameterwert Ausgabefeld-Präfix beginnen.

  • Wenn Sie beispielsweise über einen Feature-Layer verfügen, der Satellitenbild-Footprints mit durch Deep Learning generierten Embeddings enthält, und Sie diese Features mithilfe des Werkzeugs Multivariate Cluster-Bildung gruppieren oder ähnliche Footprints im Embedding-Raum mithilfe der Ähnlichkeitssuche finden möchten, gehen Sie wie folgt vor:

    • Geben Sie den Layer, der das Embedding des BLOB-Feldes enthält, als Wert für den Parameter Eingabe-Features an.

    • Wählen Sie das BLOB-Feld aus, in dem die serialisierten Embedding-Vektoren gespeichert sind, als Wert für den Parameterwert Embedding-Feld aus.

    • Geben Sie für den Parameterwert Ausgabe-Features einen gültigen Speicherort für eine Geodatabase-Feature-Class an.

    • Geben Sie ein aussagekräftiges Präfix für den Parameterwert Ausgabefeld-Präfix ein, um die neuen Felder der Embedding-Dimension zu benennen. Wenn beispielsweise der Wert des Parameters Ausgabefeld-Präfix auf embed_ festgelegt ist, beginnen die Namen der Embeddings-Dimensionen mit embed_1, embed_2, usw.

  • Das Werkzeug kopiert den Parameterwert Eingabe-Features in den Parameterwert Ausgabe-Features und behält das ursprüngliche BLOB-Feld bei. Anschließend wird jedes Embedding unter Verwendung des Parameterwerts Ausgabefeld-Präfix in eine Reihe von Float32-Feldern extrahiert, wobei jedes Feld einer Embedding-Dimension entspricht.

Hinweis:

Der Parameterwert Ausgabe-Features muss eine Feature-Class referenzieren, die in einer File-, einer Mobile- oder einer Enterprise-Geodatabase gespeichert ist. Ordnerbasierte Ausgaben wie Shapefiles oder GeoPackages werden nicht unterstützt. Der Parameterwert Ausgabefeld-Präfix muss den Namenskonventionen für Geodatabase-Felder entsprechen. Das Präfix darf nicht mit einer Ziffer beginnen und darf nur alphanumerische Zeichen sowie Unterstriche enthalten.

  • Die Dimensionalität der Embeddings wird durch die Deserialisierung des ersten gefundenen gültigen BLOB-Datensatzes bestimmt. Diese Dimensionalität wird verwendet, um die Anzahl der zu erstellenden Felder für die Ausgabe festzulegen. Wenn das Embedding beispielsweise 256 Dimensionen umfasst, erstellt das Werkzeug 256 neue Float32-Felder.
Hinweis:

Alle Features müssen gültige Embedding-Werte enthalten. Wird im Embedding-Feld ein NULL-Wert gefunden, schlägt das Werkzeug fehl und es wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Zudem müssen alle Embeddings dieselbe Dimensionalität aufweisen. Wird ein Embedding-BLOB gefunden, dessen Länge nicht mit der festgelegten Dimension übereinstimmt, bricht das Werkzeug die Verarbeitung ab und meldet die ObjectID des ungültigen Features.

  • Die Ausgabe-Feature-Class enthält immer denselben Geometrietyp wie die Eingabe-Features. Das Werkzeug führt keine geometrischen Veränderungen oder räumlichen Transformationen durch.

  • Die extrahierten numerischen Felder können direkt als Eingabe für Werkzeuge wie Multivariate Cluster-Bildung, Ähnlichkeitssuche und andere Spatial Analyst- und Spatial Statistics-Werkzeuge verwendet werden, die numerische Attribute erfordern. Da Embedding-Dimensionen zwar numerisch, aber an sich nicht beschreibend sind, ist es oft hilfreich, Kennungen oder Kategoriefelder aus den ursprünglichen Eingabe-Features für Interpretationszwecke und die Entscheidungsfindung beizubehalten.

  • Alle ursprünglichen Attribute, einschließlich des Embedding-BLOB-Feldes, bleiben in der Ausgabe-Feature-Class zusammen mit den neu erstellten Float32-Feldern der Embedding-Dimension erhalten.

Parameter

Beschriftung Erläuterung Datentyp

Eingabe-Features

Der Feature-Layer, der das als BLOB gespeicherte Embedding-Feld enthält. Alle Features müssen gültige Embedding-Werte enthalten.

Feature Layer

Ausgabe-Features

Die Ausgabe-Feature-Class, die die extrahierten Embedding-Felder enthält. Es muss sich um eine Feature-Class in einer File-, Mobile- oder Enterprise-Geodatabase handeln. Das ursprüngliche BLOB-Feld bleibt erhalten.

Feature Class

Embedding-Feld

Das BLOB-Feld des Parameterwertes Eingabe-Features, das serialisierte Embedding-Vektoren enthält.

Field

Ausgabefeld-Präfix

Das Präfix, das zur Benennung der neu erstellten Embedding-Dimensionsfelder verwendet wird.

Tipp:

Verwenden Sie ein kurzes, aussagekräftiges Präfix, damit die Felder lesbar und überschaubar bleiben. Beispielsweise erzeugt der Wert embed_ Felder mit den Namen embed_1, embed_2, …, embed_n, wobei jedes Feld eine einzelne Embedding-Dimension darstellt. Ein eindeutiges Präfix ist besonders wichtig bei der Arbeit mit hochdimensionalen Embeddings, da es die nachfolgende Analyse, Feldauswahl und Interpretation erleichtert.

String

Umgebungen

Ausdehnung

Lizenzierungsinformationen

  • Basic: Ja
  • Standard: Ja
  • Advanced: Ja