Menjalankan kueri SQL cerdas menggunakan mesin kueri AI AlloyDB

Halaman ini menjelaskan cara membuat kueri menggunakan operator SQL yang didukung AI yang disediakan oleh mesin kueri AI AlloyDB. Anda dapat menggunakan ai.if untuk filter, operator ai.rank, dan ai.generate untuk menggabungkan bahasa alami dengan kueri SQL.

Untuk menggunakan petunjuk di halaman ini, Anda harus memahami AlloyDB dan memahami konsep AI generatif.

AlloyDB AI mencadangkan dan membuat skema ai.

Sebelum memulai

Sebelum Anda menggunakan bahasa alami di operator SQL, lakukan hal berikut:

Berintegrasi dengan Vertex AI dan menginstal ekstensi

  1. Berintegrasi dengan Vertex AI.
  2. Pastikan google_ml_integration versi terbaru sudah diinstal.
    1. Untuk memeriksa versi yang diinstal, jalankan perintah berikut:

              SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';
              extversion
              ------------
              1.4.3
              (1 row)
            
    2. Jika ekstensi tidak diinstal atau jika versi yang diinstal lebih lama dari 1.4.3, update ekstensi dengan menjalankan perintah berikut:

              CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration;
              ALTER EXTENSION google_ml_integration UPDATE;
            

      Jika Anda mengalami masalah saat menjalankan perintah sebelumnya, atau jika ekstensi tidak diupdate ke versi 1.4.3 setelah Anda menjalankan perintah sebelumnya, hubungi dukungan AlloyDB.

    3. Setelah Anda memastikan bahwa versi sudah yang terbaru, instal fungsi pratinjau dengan menjalankan prosedur upgrade_to_preview_version:

              CALL google_ml.upgrade_to_preview_version();
              SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';
              extversion
              ------------
              1.4.4
              (1 row)
            

Menggunakan model Gemini yang didukung di wilayah Anda

Jika cluster AlloyDB for PostgreSQL Anda berada di region yang tidak mendukung gemini-2.0-flash, Anda dapat menggunakan salah satu model Gemini lain yang tersedia di region Anda menggunakan model_id parameter.

Atau, Anda dapat mendaftarkan endpoint model Gemini dan memberikan ID model tersebut ke operator AI. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mendaftarkan dan memanggil model AI jarak jauh menggunakan pengelolaan endpoint model.

Contoh berikut menunjukkan cara mendaftarkan endpoint Gemini lainnya. Dalam contoh ini, endpoint Gemini kedua ini adalah endpoint global untuk gemini-2.0-flash. Anda dapat menggunakan model terdaftar ini dengan operator AI dengan meneruskan model_id =>gemini-2.0-flash-global` sebagai argumen tambahan.

CALL
  google_ml.create_model(
    model_id => 'gemini-2.0-flash-global',
    model_type => 'llm',
    model_provider => 'google',
    model_qualified_name => 'gemini-2.0-flash',
    model_request_url =>  'https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/<project_id>/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.0-flash:generateContent',
    model_auth_type => 'alloydb_service_agent_iam'
);

Menggunakan filter dalam kueri

AlloyDB AI menawarkan beberapa fungsi SQL berteknologi AI yang memungkinkan Anda menggunakan pemrosesan bahasa alami dan LLM secara langsung dalam kueri database, termasuk operator ai.if dan ai.rank.

Filter

Untuk mengevaluasi apakah suatu kondisi yang dinyatakan dalam bahasa alami terpenuhi, gunakan operator ai.if/google_ml.if. Fungsi ini menampilkan nilai boolean benar atau salah, dan menampilkan false jika output tidak terdeteksi dengan jelas.

- Function signature
FUNCTION ai.if(prompt TEXT, model_id VARCHAR(100) DEFAULT NULL) RETURNS bool

Contoh berikut menunjukkan penggunaan operator ai.if sebagai filter untuk menemukan restoran dengan lebih dari 500 ulasan positif yang berlokasi di kota dengan populasi lebih dari 100.000. Contoh ini menggunakan restaurant_reviews dan berisi data seperti ulasan dan lokasi kota. Operator ai.if membantu Anda memahami sentimen ulasan dan menggabungkan lokasi dari database dengan pengetahuan umum Gemini tentang populasi di lokasi tersebut.

SELECT r.name, r.location_city
FROM restaurant_reviews r
WHERE
  AI.IF(r.location_city || ' has a population OF more than 100,000 AND the following is a positive review; Review: ' || r.review)
GROUP BY r.name, r.location_city
HAVING COUNT(*) > 500;

Berikut adalah contoh yang sama menggunakan model yang Anda daftarkan di Gunakan model Gemini yang didukung di wilayah Anda.

SELECT r.name, r.location_city
FROM restaurant_reviews r
WHERE
  AI.IF(r.location_city || ' has a population of more than 100,000 AND the following is a positive review; Review: ' || r.review, model_id => 'gemini-2.0-flash-global')
GROUP BY r.name, r.location_city
HAVING COUNT(*) > 500;

Melakukan gabungan pada kueri yang menggunakan operator if

Untuk melakukan operasi gabungan, gunakan operator ai.if/google_ml.if dengan gabungan. Contoh kueri berikut menemukan jumlah ulasan yang menyebutkan setiap item menu dari menu restoran.

    SELECT item_name, COUNT(*)
    FROM menu_items JOIN user_reviews
      ON ai.if(
        prompt => 'Does the following user review talk about the menu item mentioned ? review: ' || user_reviews.review_text || ' menu item: ' || item_name)
    GROUP BY item_name;

Pembuatan dan peringkasan teks

Fungsi ai.generate menghasilkan teks dengan menggabungkan data yang diberikan dengan perintah pengguna.

-- Function Signature
FUNCTION ai.generate(prompt TEXT, model_id VARCHAR(100) DEFAULT NULL) RETURNS TEXT

Misalnya, Anda dapat menggunakan kueri berikut untuk membuat ringkasan singkat dari setiap ulasan pengguna.

SELECT
  ai.generate(
    prompt => 'Summarize the review in 20 words or less. Review: ' || review) AS review_summary
FROM user_reviews

Memberi skor pada hasil kueri Anda

Jika Anda perlu mengurutkan hasil kueri menggunakan petunjuk bahasa alami kustom, gunakan operator ai.rank. Fungsi ini memungkinkan Anda memberikan perintah yang mendeskripsikan kriteria peringkat dan menampilkan skor untuk setiap item.

-- Function signature
FUNCTION ai.rank(prompt TEXT, model_id VARCHAR(100) DEFAULT NULL) RETURNS real

Misalnya, kueri berikut mendapatkan 20 ulasan restoran paling positif, menggunakan skor dari LLM.

SELECT review AS top20
FROM user_reviews
ORDER BY ai.rank(
  'Score the following review according to these rules:
  (1) Score OF 8 to 10 IF the review says the food IS excellent.
  (2) 4 to 7 IF the review says the food is ok.
  (3) 1 to 3 IF the review says the food is not good. Here is the review:' || review) DESC
LIMIT 20;

Langkah berikutnya