Casi d'uso di AlloyDB AI

Questa pagina descrive alcuni casi d'uso dell'IA per AlloyDB per PostgreSQL, con link a codelab e tutorial che puoi utilizzare per esplorare approcci o per aiutarti a sviluppare la tua applicazione.

Creare un chatbot per rispondere a domande sui film

Questo tutorial mostra come creare un chatbot di IA generativa che utilizza Gemini, Vertex AI e l'integrazione di AlloyDB LangChain. Scopri come estrarre dati strutturati dal tuo database, generare incorporamenti e formattare i dati in modo da poter eseguire ricerche vettoriali in un'applicazione Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Utilizza un database di film per basare il tuo LLM su informazioni sui film più popolari. L'ancoraggio contribuisce a garantire che l'output dell'LLM sia accurato e pertinente.

• Tutorial: Integrazione di LangChain in AlloyDB

Esegui il deployment di un'applicazione RAG con LangChain su Vertex AI

Questo tutorial mostra come creare ed eseguire il deployment di un agente utilizzando l'SDK Vertex AI per Python e l'integrazione di LangChain di AlloyDB.

Scopri come utilizzare agenti e vettori con LangChain per eseguire una ricerca di somiglianza e recuperare i dati correlati per basare le risposte degli LLM.

• Tutorial: Eseguire il deployment di un'applicazione RAG con AlloyDB in LangChain su Vertex AI

Utilizza una ricerca di similarità utilizzando un indice vettoriale per trovare prodotti pertinenti

Questo codelab mostra come utilizzare le funzionalità di AlloyDB AI, come la gestione degli endpoint dei modelli e la ricerca vettoriale, per aiutarti a trovare prodotti pertinenti.

Scopri come generare embedding utilizzando la gestione degli endpoint del modello sui dati del database e utilizza i dati operativi per eseguire ricerche di somiglianza di vettori. Questo tutorial utilizza un modello di embedding di Vertex AI in AlloyDB e nei modelli di IA generativa di Vertex AI.

• Codelab: Introduzione agli embedding vettoriali con AlloyDB AI

Accelerare le ricerche di brevetti e la precisione di ricerca

Questo codelab mostra come migliorare la ricerca di brevetti utilizzando la ricerca vettoriale insieme ad AlloyDB, all'estensione pgvector, agli incorporamenti e a Gemini 1.5 Pro.

• Codelab: crea un'app di ricerca di brevetti con AlloyDB, Vector Search e Vertex AI

Creare ed eseguire il deployment di un assistente alla moda personalizzato

I seguenti codelab mostrano come creare ed eseguire il deployment di un assistente di stile personalizzato con Gemini, gestione degli endpoint dei modelli, ricerca vettoriale, Vertex AI e agenti.

• Codelab: Parte 1: crea un assistente per lo shopping intelligente con AlloyDB e Vertex AI Agent Builder
• Codelab: Parte 2: esegui il deployment di un assistente per lo shopping intelligente con AlloyDB e Vertex AI Agent Builder

Esegui la migrazione dei dati da un database vettoriale ad AlloyDB

Il seguente tutorial descrive come eseguire la migrazione dei dati da un database vettoriale di terze parti ad AlloyDB sfruttando gli archivi vettoriali LangChain.

Sono supportati i seguenti database vettoriali: Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant e Milvus.

• Tutorial: Esegui la migrazione dei dati da un database di vettori ad AlloyDB.

Passaggi successivi

• Creare indici e vettori di query.
• Registra e chiama i modelli di IA remota utilizzando la gestione degli endpoint dei modelli.
• Scopri di più sul rendimento delle query vettoriali di ScaNN.