Crea applicazioni di AI generativa utilizzando AlloyDB AI

AlloyDB AI è una suite di funzionalità incluse in AlloyDB per PostgreSQL e AlloyDB Omni che ti consente di applicare la potenza semantica e predittiva dei modelli di machine learning (ML) ai tuoi dati. Questa pagina fornisce una panoramica delle funzioni di AI basate sull'apprendimento automatico disponibili tramite AlloyDB.

Archivia, indicizza ed esegui query sui vettori

L'estensione di PostgreSQL pgvector di serie è personalizzata per AlloyDB e viene chiamata vector. Supporta l'archiviazione degli embedding generati in una colonna di vettori. L'estensione aggiunge inoltre il supporto della funzionalità di quantizzazione scalare per creare indici IVF. Puoi anche creare un indice IVFFlat o HSNW disponibili con la risorsa pgvector.

Per saperne di più su come memorizzare i vettori, vedi Memorizzare i vettori.

Oltre all'estensione vector personalizzata, AlloyDB include l'estensione alloydb_scann che implementa un indice di primo vicino molto efficiente basato sull'algoritmo ScaNN.

Per ulteriori informazioni sulla creazione di indici e vettori di query, consulta Creare indici e vettori di query.

Ottimizzare il rendimento delle query vettoriali

Puoi ottimizzare gli indici per trovare un equilibrio tra query al secondo (QPS) e il recupero con le query. Per ulteriori informazioni sull'ottimizzazione degli indici, consulta Ottimizzare le prestazioni delle query vettoriali.

Genera embedding e previsioni di testo

AlloyDB AI estende la sintassi di PostgreSQL con due funzioni per eseguire query sui modelli utilizzando l'estensione google_ml_integration:

  • Esegui previsioni per chiamare un modello utilizzando SQL all'interno di una transazione.

  • Genera incorporamenti per fare in modo che un LLM traduca i prompt di testo in vettori numerici.

    Puoi utilizzare la funzione embedding() per eseguire query sui modelli Vertex AI, mentre la funzione google_ml.embedding() può essere utilizzata per eseguire query sui modelli Vertex AI, ospitati e di terze parti registrati.

    Puoi quindi applicare questi incorporamenti vettoriali come input alle funzioni pgvector. Sono inclusi metodi per confrontare e ordinare campioni di testo in base alla relativa distanza semantica.

Utilizzare i modelli nel cloud con Vertex AI

Puoi configurare AlloyDB Omni in modo che funzioni con Vertex AI.

Ciò offre alle tue applicazioni i seguenti vantaggi:

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