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使用 AlloyDB AI 构建生成式 AI 应用

本部分介绍了如何使用 pgvector 扩展程序调用预测、查询和索引嵌入。这些由机器学习提供支持的 AI 函数可通过 AlloyDB AI 使用，后者是一套 AlloyDB for PostgreSQL 功能，可让您将机器学习 (ML) 模型的语义和预测能力应用于您的数据。

如需详细了解 AlloyDB AI，请访问 https://cloud.google.com//alloydb/docs/ai。

调用预测

如需将 Vertex AI 与 AlloyDB Omni 集成，并对 Vertex AI 存储的模型运行预测，请按照以下步骤操作。

准备工作

在 GDC 中启用 Vertex AI 在线预测。
运行以下命令，根据上述步骤中下载的服务账号密钥创建 Kubernetes Secret。请确保在与 DBCluster 资源相同的命名空间中创建 Kubernetes Secret。
```
kubectl create secret generic SECRET_NAME \
--from-file=PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_KEY/private-key.json \
-n NAMESPACE
```
替换以下内容：
- SECRET_NAME：创建 DBCluster 清单以让 AlloyDB Omni 可以访问 Distributed Cloud AI 功能时使用的 Secret 的名称。例如 vertex-ai-key-alloydb。
- PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_KEY：您下载 private-key.json 服务账号密钥的位置的路径。
- NAMESPACE：数据库集群的命名空间。
按照选择数据库引擎类型并创建数据库集群中列出的步骤安装 AlloyDB Omni 操作器。
使用 AlloyDB AI 创建数据库集群，并将 vertexAIKeyRef 设置为上述步骤中在 DBCluster 清单的 googleMLExtension 字段下创建的 Kubernetes Secret。
```
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: db-pw-DBCLUSTER_NAME
  namespace: USER_PROJECT
type: Opaque
data:
  DBCLUSTER_NAME: "BASE64_PASSWORD"
---
apiVersion: DBENGINE_NAME.dbadmin.gdc.goog/v1
kind: DBCluster
metadata:
  name: DBCLUSTER_NAME
  namespace: USER_PROJECT
spec:
  primarySpec:
    adminUser:
      passwordRef:
        name: db-pw-DBCLUSTER_NAME
    features:
      googleMLExtension:
        config:
          vertexAIKeyRef: SECRET_NAME
    version: "DB_VERSION"
    resources:
      memory: DB_MEMORY
      cpu: DB_CPU
      disks:
      - name: DataDisk
        size: DB_DATA_DISK
```
执行以下变量替换操作：
- DBCLUSTER_NAME：数据库集群的名称。
- USER_PROJECT：要在其中创建数据库集群的用户项目的名称。
- BASE64_PASSWORD：数据库管理员密码的 base64 编码。
- DBENGINE_NAME：数据库引擎的名称。设置为 alloydbomni。
- DB_VERSION：数据库引擎的版本。
- DB_MEMORY：分配给数据库集群的内存量，例如 5Gi。
- DB_CPU：分配给数据库集群的 CPU 数量，例如 2。
- DB_DATA_DISK：分配给数据库集群的空间量，例如 10 Gi。
应用清单。
```
kubectl apply -f DB_CLUSTER_YAML
```
替换以下内容：
- DB_CLUSTER_YAML：此数据库集群清单文件的名称，例如 alloydb-omni-db-cluster.yaml。

安装 google_ml_integration 扩展程序。

CREATE EXTENSION google_ml_integration CASCADE;

调用预测

通过运行以下 ml_predict_row() SQL 函数，使用 Vertex AI 模型端点调用在线预测：

  SELECT ml_predict_row('PREDICTION_ENDPOINT/PROJECT_NAMESPACE/ORGANIZATION/ZONE/DNS/DNS_SUFFIX', '{ "instances": [ INSTANCES ], "parameters":
  PARAMETERS');

替换以下内容：

PREDICTION_ENDPOINT：Vertex AI 端点的限定名称
PROJECT_NAMESPACE：部署 Vertex AI 端点的命名空间
ORGANIZATION：部署 Vertex AI 端点的组织的名称
ZONE：Vertex AI 端点部署到的可用区
DNS：组织的 DNS
DNS_SUFFIX：DNS 对象的后缀
INSTANCES：预测调用的输入，采用 JSON 格式
PARAMETERS：预测调用的参数，采用 JSON 格式

使用 pgvector 查询嵌入并编入索引

借助 pgvector PostgreSQL 扩展程序，您可以在数据库中存储、编入索引和查询文本嵌入时使用向量专用运算符和函数。AlloyDB 针对使用 pgvector 进行了优化，可让您创建索引，以加快涉及嵌入的某些查询速度。

如需详细了解如何将 AlloyDB 用作 LLM，以及如何根据 LLM 生成和存储向量嵌入，请访问 https://cloud.google.com/alloydb/docs/ai/work-with-embeddings#index。

使用 ScaNN 创建索引和查询向量

本部分介绍了如何使用存储的嵌入生成索引和查询嵌入。您可以使用 AlloyDB 创建 ScaNN 索引。

准备工作

在开始创建索引之前，您必须完成以下前提条件。

嵌入向量已添加到 AlloyDB 数据库中的表。
安装了基于 pgvector 的 vector 扩展程序版本 0.5.0 或更高版本（由 Google 针对 AlloyDB 进行扩展）。
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
```
如需生成 ScaNN 索引，请安装 postgres_ann 扩展程序以及 vector 扩展程序。
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgres_ann;
```

创建 `ScaNN` 索引

您可以为数据库中的表创建 ScaNN 索引。

AlloyDB postgres_ann 是由 Google 开发的 PostgreSQL 扩展程序，可实现依托 ScaNN 算法的高效最近邻索引。

ScaNN 索引是一种基于树的量化索引，用于近似最近邻搜索。它可以缩短索引构建时间并减少内存占用。此外，它可根据工作负载提供快速 QPS。

二级树 `ScaNN` 索引

如需将使用 ScaNN 算法的二级树索引应用于包含存储的向量嵌入的列，请运行以下 DDL 查询：

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE);

替换以下内容：

INDEX_NAME：要创建的索引的名称，例如 my-scann-index。索引名称会在整个数据库中共享。确保每个索引名称对数据库中的每个表中都是唯一的。
TABLE：要向其中添加索引的表。
EMBEDDING_COLUMN：用于存储 vector 数据的列。
DISTANCE_FUNCTION：要与此索引一起使用的距离函数。请按以下方式之一操作：
- L2 距离：l2
- 点积：dot_product
- 余弦距离：cosine
NUM_LEAVES_VALUE：要应用于此索引的分区数量。设置为介于 1 到 1048576 之间的任意值。

三级树 `ScaNN` 索引

如需对包含存储的向量嵌入的列创建使用 ScaNN 算法的三级树索引，请运行以下 DDL 查询：

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, max_num_levels = MAX_NUM_LEVELS);

替换以下内容：

MAX_NUM_LEVELS：K-means 聚类树的级别数量上限。对于基于二级树的量化，设置为 1（默认值）；对于基于三级树的量化，设置为 2。

创建索引后，您可以按照使用给定文本执行最近邻查询中的说明，运行利用该索引的最近邻搜索查询。

索引参数必须设置为可在 QPS 和召回率之间取得适当的平衡。

如需在使用 real[] 数据类型（而非 vector）的嵌入列上创建此索引，请将该列转换为 vector 数据类型：

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING scann (CAST(EMBEDDING_COLUMN AS vector(DIMENSIONS)) DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, max_num_levels = MAX_NUM_LEVELS);

将 DIMENSIONS 替换为嵌入列的维度宽度。

如需查看索引编制进度，请使用 pg_stat_progress_create_index 视图：

SELECT * FROM pg_stat_progress_create_index;

phase 列会显示索引创建的当前状态，building index: tree training 阶段会在索引创建后消失。

运行查询

在将嵌入存储到数据库中并为其编制索引后，您可以开始使用 pgvector 查询功能进行查询。您无法使用 postgres_ann 扩展程序运行批量搜索查询。

如需查找嵌入向量的语义最近邻，您可以运行以下示例查询，其中设置了在创建索引期间使用的相同距离函数。

  SELECT * FROM TABLE
    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION_QUERY ['EMBEDDING']
    LIMIT ROW_COUNT

替换以下内容：

TABLE：包含要与文本进行比较的嵌入的表。
INDEX_NAME：要使用的索引的名称，例如 my-scann-index。
EMBEDDING_COLUMN：包含存储的嵌入的列。
DISTANCE_FUNCTION_QUERY：要用于此查询的距离函数。根据创建索引时使用的距离函数，选择以下各项之一：
- L2 距离：<->
- 内积：<#>
- 余弦距离：<=>
EMBEDDING：您要为其查找存储的语义最近邻的嵌入向量。
ROW_COUNT：要返回的行数。

如果您只想获得单个最佳匹配项，请指定 1。

您还可以使用 embedding() 函数将文本转换为向量。您可以将向量应用于某个pgvector最近邻运算符（适用于 L2 距离的 <->），以查找具有语义最相似的嵌入的数据库行。请注意，您必须先注册文本嵌入 Gecko 模型，才能使用此函数。

由于 embedding() 会返回 real 数组，因此您必须明确将 embedding() 调用转换为 vector，以便将这些值与 pgvector 运算符结合使用。

  CREATE EXTENSION google_ml_integration;
  CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

  SELECT * FROM TABLE
    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN::vector
    <-> embedding('MODEL_IDVERSION_TAG', 'TEXT')
    LIMIT ROW_COUNT

替换以下内容：

MODEL_ID：要查询的模型的 ID。

如果您使用的是 Vertex AI Model Garden，请将 textembedding-gecko@003 指定为模型 ID。这些是 Distributed Cloud 可用于文本嵌入的云端模型。
可选：VERSION_TAG：要查询的模型的版本标记。在标记前面添加 @。

如果您将某个 textembedding-gecko 英语模型与 Vertex AI 搭配使用，请指定某个版本标记，例如 textembedding-gecko@003。

Google 强烈建议您始终指定版本标记。如果您未指定版本标记，AlloyDB 会始终使用最新的模型版本，这可能会导致意外结果。
TEXT：要转换为向量嵌入的文本。

向量索引指标

本部分列出了与您在 AlloyDB 中生成的向量索引相关的指标。您可以使用安装 postgres_ann 扩展程序时可用的 pg_stat_ann_indexes 视图查看这些指标。

易用性指标

易用性指标包括一些指标，这些指标可帮助您通过指标（例如索引配置和索引扫描次数）了解索引利用率的状态。

指标名称	数据类型	说明
`relid`	`OID`	包含向量索引的表的唯一标识符。
`indexrelid`	`OID`	向量索引的唯一标识符。
`schemaname`	`NAME`	索引所属架构的名称。
`relname`	`NAME`	包含索引的表的名称。
`indexrelname`	`NAME`	指数的名称。
`indextype`	`NAME`	索引的类型。此值始终设置为 `postgres_ann`。
`indexconfig`	`TEXT[]`	在创建索引时为其定义的配置，例如叶数量和量化器。
`indexsize`	`TEXT`	索引的大小。
`indexscan`	`BIGINT`	对索引启动的索引扫描的次数。

调优指标

调优指标可让您深入了解当前索引优化，从而应用建议以提高查询性能。

指标名称	数据类型	说明
`insertcount`	`BIGINT`	对索引执行的插入操作的次数。此指标还包括在创建索引之前存在的任何行数。
`updatecount`	`BIGINT`	对索引执行的更新操作的次数。此指标不考虑任何 HOT 更新。
`deletecount`	`BIGINT`	对索引执行的删除操作的次数。
`distribution`	`JSONB`	索引的所有分区中的向量分布。以下字段展示了分布情况： `maximum (INT8)`：所有分区中的向量数上限。 `minimum (INT8)`：所有分区中的向量数下限。 `average (FLOAT)`：所有分区中的向量平均数。 `outliers (INT8[])`：所有分区中排名靠前的离群值。此值显示了前 20 个离群值。注意：由于 K-means 聚类算法固有的特性，即使在最初创建索引时，向量在各个分区之间的分布也始终会存在一定程度的差异。

基于指标的调整建议

Mutation: insertcount、updatecount 和 deletecount 指标一起展示了索引向量中的更改或变更。; 系统会使用特定数量的向量和分区来创建索引。对向量索引执行插入、更新或删除等操作时，它仅会影响向量所在的初始分区集。因此，每个分区中的向量数量会随时间推移而波动，这可能会影响召回率、QPS 或者同时影响两者。; 如果您在一段时间内遇到 ANN 搜索查询速度较慢或准确性问题（例如 QPS 较低或召回率较差），请考虑查看这些指标。相对于向量总数，变更次数较多可能表示需要重新编制索引。
分布: distribution 指标展示所有分区中的向量分布。; 当您创建索引时，系统会使用特定数量的向量和固定分区来创建索引。分区过程和后续分布过程会根据此考虑因素进行。如果添加了其他向量，则系统会在现有分区之间对其进行分区，导致分布与创建索引时的分布不同。由于最终分布不会同时考虑所有向量，因此召回率、QPS 或两者都可能会受到影响。; 如果您发现 ANN 搜索查询的性能逐渐下降，例如响应时间变慢或结果准确性降低（按 QPS 或召回率衡量），请考虑检查此指标并重新编制索引。

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调用预测

准备工作

调用预测

使用 pgvector 查询嵌入并编入索引

使用 ScaNN 创建索引和查询向量

准备工作

创建 ScaNN 索引

二级树 ScaNN 索引

三级树 ScaNN 索引

运行查询

向量索引指标

易用性指标

调优指标

基于指标的调整建议

使用 AlloyDB AI 构建生成式 AI 应用

创建 `ScaNN` 索引

二级树 `ScaNN` 索引

三级树 `ScaNN` 索引