Auf dieser Seite finden Sie die Dokumentation für AlloyDB Omni Version 15.7.0.
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AlloyDB AI in AlloyDB Omni installieren

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie AlloyDB Omni installieren und AlloyDB AI darin einbinden.

AlloyDB AI ist eine Reihe von Funktionen, die in AlloyDB Omni enthalten sind und mit denen Sie generative KI-Anwendungen für Unternehmen erstellen können. Weitere Informationen zu den ML-Funktionen von AlloyDB finden Sie unter Generative AI-Anwendungen erstellen.

Mit AlloyDB Omni und AlloyDB AI können Sie Remote-ML-Modelle abfragen, um mit Onlinevorhersagen und Text-Embeddings zu arbeiten, die von ML-Modellen generiert wurden. AlloyDB Omni mit AlloyDB AI kann auch Vektoreinbettungen aus anderen Inhalten wie einem Bild verarbeiten, z. B. wenn Sie die google_ml.predict_row-Benutzeroberfläche verwenden und die Übersetzung selbst in der Abfrage vornehmen.

Wählen Sie je nachdem, wo Sie AlloyDB Omni mit AlloyDB AI installieren möchten, eine der folgenden Optionen aus:

AlloyDB Omni-Instanz für Abfragen von Remote-Modellen konfigurieren

Sie können Remote-Modelle mithilfe der Modellendpunktverwaltung abfragen, indem Sie googleMLExtension in Ihrem Datenbankclustermanifest aktivieren.

Wenn Sie Vertex AI-Modelle abfragen möchten, müssen Sie das AlloyDB-Dienstkonto mit Vertex AI konfigurieren, ein Kubernetes-Secret mit dem Schlüssel erstellen und das Kubernetes-Secret im Datenbankclustermanifest festlegen.

Vertex AI-Berechtigungen dem AlloyDB-Dienstkonto hinzufügen

So konfigurieren Sie AlloyDB Omni für Abfragen an Remote-Vertex AI-Modelle:

Erstellen Sie ein Dienstkonto mit Google Cloud.
Erstellen Sie einen Dienstkontoschlüssel, speichern Sie ihn im JSON-Format in der Datei private-key.json und laden Sie ihn herunter.

Hinweis: Dienstkontoschlüssel stellen ein Sicherheitsrisiko dar, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden. Sie sind für die Sicherheit des privaten Schlüssels und für andere Vorgänge verantwortlich, die unter Best Practices für die Verwaltung von Dienstkontoschlüsseln beschrieben werden. Wenn Sie keinen Dienstkontoschlüssel erstellen können, ist das Erstellen von Dienstkontoschlüsseln für Ihre Organisation möglicherweise deaktiviert. Weitere Informationen finden Sie unter Standardmäßig sichere Organisationsressourcen verwalten.
Wenn Sie den Dienstkontoschlüssel von einer externen Quelle erhalten haben, müssen Sie ihn vor der Verwendung validieren. Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitsanforderungen für extern abgerufene Anmeldedaten.
Speichern Sie den Schlüssel an einem dauerhaften Speicherort in Ihrem Dateisystem. Sie befindet sich dort während der gesamten Lebensdauer Ihres AlloyDB Omni-Servers.

Notieren Sie sich den Speicherort im Dateisystem, da Sie ihn für die nachfolgenden Schritte benötigen.
Fügen Sie dem entsprechenden Projekt und Dienstkonto IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management) für Vertex AI hinzu.
```
   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_ID" \
       --role="roles/aiplatform.user"
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts.
- SERVICE_ACCOUNT_ID: Die ID des Dienstkontos, das Sie im vorherigen Schritt erstellt haben. Dazu gehört das vollständige @PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com-Suffix, z. B. my-service@my-project.iam.gserviceaccount.com.

Kubernetes-Secret mit dem Dienstkontoschlüssel erstellen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um ein Kubernetes-Secret auf Grundlage des in den vorherigen Schritten heruntergeladenen Dienstkontoschlüssels zu erstellen:

   kubectl create secret generic SECRET_NAME \
   --from-file=PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_KEY/private-key.json \
   -n NAMESPACE

Ersetzen Sie Folgendes:

SECRET_NAME: Der Name des Secrets, das beim Erstellen eines DBCluster-Manifests verwendet wird, um AlloyDB Omni Zugriff auf AlloyDB AI-Funktionen zu gewähren. Beispiel: vertex-ai-key-alloydb
PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_KEY: Der Pfad zum Speicherort, an dem Sie den Dienstkontoschlüssel für private-key.json heruntergeladen haben.
NAMESPACE: den Namespace des Datenbankclusters.

AlloyDB Omni-Operator installieren

Installieren Sie den AlloyDB Omni-Operator mithilfe der Schritte unter AlloyDB Omni-Operator installieren.

Datenbankcluster mit AlloyDB AI erstellen

Datenbankcluster mit AlloyDB AI erstellen

Wenn Sie unter dem Feld googleMLExtension die Option enabled auf true festlegen, können Sie Remote-Modelle abfragen. Legen Sie vertexAIKeyRef auf das Kubernetes-Secret fest, wenn Sie Vertex AI-Modelle abfragen möchten.
```
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: db-pw-DB_CLUSTER_NAME
type: Opaque
data:
  DB_CLUSTER_NAME: "ENCODED_PASSWORD"
---
apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1
kind: DBCluster
metadata:
  name: DB_CLUSTER_NAME
spec:
  databaseVersion: "15.7.0"
  primarySpec:
    adminUser:
      passwordRef:
        name: db-pw-DB_CLUSTER_NAME
    features:
      googleMLExtension:
        enabled: true
        config:
          vertexAIKeyRef: VERTEX_AI_SECRET_NAME
          vertexAIRegion: VERTEX_AI_REGION
    resources:
      cpu: CPU_COUNT
      memory: MEMORY_SIZE
      disks:
      - name: DataDisk
        size: DISK_SIZE
        storageClass: standard
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- DB_CLUSTER_NAME: Der Name dieses Datenbankclusters, z. B. my-db-cluster.
- VERTEX_AI_SECRET_NAME (optional): das Vertex AI-Secret, das Sie in den vorherigen Schritten erstellt haben. Sie müssen diese Option festlegen, wenn Sie Vertex AI-Modelle aufrufen möchten.
- VERTEX_AI_REGION (optional): der regionale Vertex AI-Endpunkt, an den Sie Ihre Anfrage senden möchten, z. B. us-west4. Der Standardwert ist us-central1.
- ENCODED_PASSWORD: Das Datenbank-Anmeldepasswort für die Standardnutzerrolle postgres, codiert als Base64-String, z. B. Q2hhbmdlTWUxMjM= für ChangeMe123.
- CPU_COUNT: die Anzahl der CPUs, die für jede Datenbankinstanz in diesem Datenbankcluster verfügbar sind.
- MEMORY_SIZE: die Größe des Arbeitsspeichers pro Datenbankinstanz dieses Datenbankclusters. Wir empfehlen, diesen Wert auf 8 Gigabyte pro CPU festzulegen. Wenn Sie beispielsweise cpu in diesem Manifest zuvor auf 2 gesetzt haben, empfehlen wir, memory auf 16Gi festzulegen.
- DISK_SIZE: die Laufwerksgröße pro Datenbankinstanz, z. B. 10Gi.
Wenden Sie das Manifest an.
```
kubectl apply -f DB_CLUSTER_YAML
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- DB_CLUSTER_YAML: der Name dieser Manifestdatei für den Datenbankcluster, z. B. alloydb-omni-db-cluster.yaml.
Achtung :Die Datenbank wird neu gestartet, nachdem Sie das Manifest mit aktivierter googleMLExtension-Erweiterung angewendet haben.

Verbindung über das vorinstallierte psql herstellen

Sie können eine Testverbindung mit einem psql-Client herstellen, der bereits auf dem Pod installiert ist, auf dem die Datenbank ausgeführt wird.

Führen Sie dazu die folgenden Befehle aus:

export DBPOD=`kubectl get pod --selector=alloydbomni.internal.dbadmin.goog/dbcluster=DB_CLUSTER_NAME,alloydbomni.internal.dbadmin.goog/task-type=database -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}'`
kubectl exec -ti $DBPOD -c database -- psql -h localhost -U postgres

Ersetzen Sie DB_CLUSTER_NAME durch den Namen Ihres Datenbankclusters. Das ist der Name des Datenbankclusters, den Sie beim Erstellen angegeben haben.

Nachdem Sie den Befehl eingegeben haben, werden Sie vom Datenbankserver aufgefordert, ein Passwort einzugeben. Geben Sie das Passwort ein, dessen base64-codierte Version Sie beim Erstellen des Datenbankclusters als Kubernetes-Secret angegeben haben. Wenn Sie den Datenbankcluster beispielsweise mit dem Secret Q2hhbmdlTWUxMjM= erstellt haben, lautet das Anmeldepasswort hier ChangeMe123.

AlloyDB Omni mit AlloyDB AI-Installation prüfen

Geben Sie Folgendes ein, um zu prüfen, ob die Installation erfolgreich war und die Modellvorhersage verwendet wird:

   CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration CASCADE;

   SELECT array_dims(embedding( 'text-embedding-005', 'AlloyDB AI')::real[]);

Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus:

      array_dims
      ------------
      [1:768]
      (1 row)

In der vorherigen Abfrage werden durch den embedding()-Aufruf Einbettungen für den Eingabetext AlloyDB AI generiert. array_dims gibt die Dimensionen des Arrays zurück, das von embedding() zurückgegeben wird. Da das text-embedding-005-Modell eine Ausgabe mit 768 Dimensionen zurückgibt, ist die Ausgabe [768].