Crea applicazioni di AI generativa utilizzando AlloyDB AI

In quanto database compatibile con PostgreSQL, AlloyDB si integra senza problemi con gli strumenti e i framework supportati da PostgreSQL, oltre ad altri servizi dell'ambiente Google Cloud .

AlloyDB AI fornisce una suite di funzionalità di AI e ML che ti consentono di creare applicazioni di AI generativa. Queste funzionalità ti consentono di creare applicazioni con funzionalità come la ricerca vettoriale per la similarità semantica, le query in linguaggio naturale e l'integrazione con modelli di machine learning di fornitori come Google, OpenAI e Anthropic.

Per semplificare il processo di creazione di applicazioni di AI, AlloyDB fornisce le seguenti estensioni:

  • Estensione vector: l'estensione pgvector PostgreSQL standard è personalizzata per AlloyDB e viene chiamata vector. Supporta l'archiviazione degli embedding generati in una colonna vettoriale. L'estensione aggiunge anche il supporto per le funzionalità di quantizzazione scalare per creare indici IVF. Puoi anche creare un indice IVFFlat o HSNW disponibile con le azioni pgvector.

  • Estensione alloydb_scann: l'estensione alloydb_scann implementa un indice dei vicini più prossimi altamente efficiente basato sull'algoritmo ScaNN.

    Puoi utilizzare l'estensione alloydb_scann con i database compatibili con PostgreSQL 14 e 15.

  • Estensione google_ml_integration: l'estensione google_ml_integration fornisce la funzionalità del motore di query AI, che include funzioni per la generazione di incorporamenti, il ranking semantico e l'implementazione di filtri, join e generazione/riepilogo di testo basati sull'AI. Questa estensione fornisce anche funzioni per registrare i metadati per i modelli di AI. I metadati registrati vengono quindi utilizzati per richiamare le previsioni da questi modelli.

  • Estensione alloydb_ai_nl: l'estensione alloydb_ai_nl consente agli sviluppatori di creare applicazioni che rispondono in modo accurato e sicuro alle domande in linguaggio naturale degli utenti finali sui dati nel database AlloyDB. In questo modo, i dati sono accessibili agli utenti che potrebbero non essere esperti nella scrittura di SQL.

Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso che queste estensioni consentono:

  • Ricerca vettoriale: utilizza AlloyDB per archiviare gli incorporamenti vettoriali ed eseguire ricerche di somiglianza estremamente efficienti. Puoi generare un indice del vicino più prossimo altamente efficiente basato sull'algoritmo ScaNN.

  • Esegui query SQL intelligenti utilizzando il motore di query AlloyDB AI: utilizza l'AI direttamente nelle query SQL. Ciò consente di riordinare i risultati di ricerca per una maggiore pertinenza, integrare il linguaggio naturale nelle query SQL e generare incorporamenti multimodali per la ricerca vettoriale.

  • Chiama i modelli utilizzando gli endpoint dei modelli: registra i modelli di AI come endpoint dei modelli e chiamali da AlloyDB per generare incorporamenti, richiamare previsioni o eseguire ricerche di similarità.

  • Genera embedding e richiama previsioni: utilizza i modelli di text embedding Vertex AI o gli endpoint dei modelli registrati per generare embedding di testo o multimodali.

  • Genera istruzioni SQL dal linguaggio naturale: aggiungi funzionalità di linguaggio naturale alla tua applicazione e interagisci con AlloyDB ponendo domande in linguaggio naturale. Le domande in linguaggio naturale vengono poi elaborate da AlloyDB AI per generare automaticamente una query SQL accurata che recupera la risposta.

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