モデル エンドポイント管理を通じて登録された強力な AI モデルを、SQL 演算子を使用してデータベース内で直接実行します。AlloyDB AI クエリエンジン（プレビュー）は Vertex AI と統合され、インテリジェント フィルタリング、セマンティック ランキング、テキスト生成を運用データにリアルタイムで提供します。
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AI を活用した SQL のフィルタリングとランキング強力な AI タスクにシンプルな SQL 関数を使用します。
google_ml_integration拡張機能には、インテリジェント フィルタリング用のai.if()（プレビュー）やセマンティック再ランキング用のai.rank()（プレビュー）などの演算子が用意されています。 -
インデータベース テキスト生成データベース内の行の変換を実行します。
ai.generate()（プレビュー）演算子を使用すると、基盤モデルに商品レビューの要約を依頼したり、クエリでデータを直接変換したりできます。 -
モデルの直接統合オペレーターは、モデル エンドポイント管理を使用して設定された登録済みモデル エンドポイントを呼び出します。Gemini などの Vertex AI モデルまたはサードパーティ モデルを登録します。
AlloyDB AI クエリエンジンの仕組み
ai.if()、ai.rank()、ai.generate() などの AI 演算子を SQL クエリに埋め込むと、AlloyDB AI クエリエンジン（プレビュー）がそれを検出します。このエンジンは google_ml_integration 拡張機能を使用して利用でき、プロセス全体をオーケストレートします。関連する行データを安全にパッケージ化し、Gemini、OpenAI、Anthropic などのプロバイダから事前登録された ML モデルを呼び出します。ML モデルはデータを評価し、予測（フィルタの true/false やランキングのスコアなど）を返します。AlloyDB AI クエリエンジンは、この予測をクエリの実行にシームレスに統合し、標準の SQL 結果セットを返します。データを移動することなく、AI による分析情報を取得できます。
詳細をご確認の上ご利用ください
デベロッパー リソースを活用して、AlloyDB AI で独自の自然言語クエリ アプリケーションを構築します。
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AlloyDB AI ベクトル検索と AI オペレーター
小規模な IT チームが Google Cloud データベースで生成 AI を活用できるようにします。
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codelab
AI 演算子を使用して AlloyDB AI をデプロイし、セマンティック検索、結合、結果のランキングなどのタスクに使用します。
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モデル エンドポイントの管理
モデル エンドポイント管理を使用して、より豊かな生成 AI エクスペリエンスを構築します。