このページでは、
Kubernetes デプロイ オプションを使用して AlloyDB Omni バージョン
16.8.0 について説明します。
別のデプロイ オプションを選択します 。
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AlloyDB Omni に AlloyDB AI をインストールする
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
ドキュメントのバージョンを選択してください。
16.8.0keyboard_arrow_down
このページでは、AlloyDB Omni をインストールして AlloyDB AI を統合する方法について説明します。
AlloyDB AI は、エンタープライズ生成 AI アプリケーションを構築できる AlloyDB Omni に含まれる一連の機能です。AlloyDB の AI / ML 機能の詳細については、生成 AI アプリケーションを作成する をご覧ください。
AlloyDB Omni で AlloyDB AI を使用すると、リモート ML モデルをクエリして、ML モデルから生成されたオンライン予測とテキスト エンベディングを操作できます。また、google_ml.predict_row
インターフェースを使用してクエリ内で変換を行うなど、画像などの他のコンテンツからベクトル エンベディングを処理することもできます。
AlloyDB Omni と AlloyDB AI をインストールする場所に応じて、次のいずれかのオプションを選択します。
単一サーバー
Kubernetes
GDC エアギャップ
AlloyDB AI のインストールで AlloyDB Omni を確認する
インストールが正常に完了し、モデル予測が使用されていることを確認するには、次のコマンドを入力します。
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration CASCADE ;
SELECT array_dims ( embedding ( 'text-embedding-005' , 'AlloyDB AI' ):: real []);
出力は次のようになります。
array_dims
------------
[1:768]
(1 row)
注: Vertex AI モデルのサポートは、Vertex AI モデルのバージョニングとライフサイクルのガイドラインによって管理されます。安定版の詳細については、モデルのバージョンとライフサイクル をご覧ください。 上のクエリでは、embedding()
呼び出しによって入力テキスト AlloyDB AI
のエンベディングが生成されます。array_dims
は、embedding()
によって返される配列のディメンションを返します。text-embedding-005
モデルは 768 次元の出力を返すため、出力は [768]
です。
次のステップ
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最終更新日 2025-09-05 UTC。
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