AlloyDB Omni に AlloyDB AI をインストールする

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。

リモートモデルをクエリするように AlloyDB Omni インスタンスを構成する

データベース クラスタ マニフェストで googleMLExtension を有効にすると、モデル エンドポイント管理を使用してリモートモデルをクエリできます。

Vertex AI モデルをクエリする場合は、Vertex AI で AlloyDB サービス アカウントを構成し、その鍵を使用して Kubernetes Secret を作成して、データベース クラスタ マニフェストに Kubernetes Secret を設定する必要があります。

AlloyDB サービス アカウントに Vertex AI 権限を追加する

リモート Vertex AI モデルをクエリするように AlloyDB Omni を構成する手順は次のとおりです。

  1. Google Cloudを使用してサービス アカウントを作成します。

  2. JSON 形式でサービス アカウント キーを作成し、private-key.json ファイルに保存してダウンロードします。

  3. 鍵はファイル システム上の永続的な場所に保存します。このファイルは、AlloyDB Omni サーバーの存続期間中、この場所に存在します。

    ファイル システム上のこの場所をメモします。この情報は後のステップで必要になります。

  4. 適切なプロジェクトとサービス アカウントに Vertex AI Identity and Access Management（IAM）権限を追加します。

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
--member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_ID" \
--role="roles/aiplatform.user"

    次のように置き換えます。

    • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。

    • SERVICE_ACCOUNT_ID: 前の手順で作成したサービス アカウントの ID。これには @PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com 接尾辞全体が含まれます（例: my-service@my-project.iam.gserviceaccount.com）。

サービス アカウント キーを使用して Kubernetes Secret を作成する

前の手順でダウンロードしたサービス アカウント キーに基づいて Kubernetes Secret を作成するには、次のコマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

  • SECRET_NAME: AlloyDB Omni が AlloyDB AI 機能にアクセスできるようにするために DBCluster マニフェストの作成時に使用される Secret の名前。例: vertex-ai-key-alloydb

  • PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_KEY: private-key.json サービス アカウント キーをダウンロードした場所のパス。

  • NAMESPACE: データベース クラスタの Namespace。

AlloyDB Omni Operator をインストールする

AlloyDB Omni Operator をインストールするの手順に沿って、AlloyDB Omni Operator をインストールします。

AlloyDB AI を使用してデータベース クラスタを作成する

  1. AlloyDB AI を使用してデータベース クラスタを作成します。

    googleMLExtension フィールドで enabled を true に設定すると、リモートモデルをクエリできます。Vertex AI モデルをクエリする場合は、vertexAIKeyRef を Kubernetes Secret に設定します。

    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

    次のように置き換えます。

    • DB_CLUSTER_NAME: このデータベース クラスタの名前。例: my-db-cluster

    • VERTEX_AI_SECRET_NAME（省略可）: 前の手順で作成した Vertex AI Secret。Vertex AI モデルを呼び出す場合は、このオプションを設定する必要があります。

    • VERTEX_AI_REGION（省略可）: リクエストを送信する Vertex AI リージョン エンドポイント（例: us-west4）。デフォルト値は us-central1 です。

    • ENCODED_PASSWORD: デフォルトの postgres ユーザーロールのデータベース ログイン パスワード。base64 文字列としてエンコードされます。例: ChangeMe123 の場合は Q2hhbmdlTWUxMjM=

    • CPU_COUNT: このデータベース クラスタ内の各データベース インスタンスで使用できる CPU の数。

    • MEMORY_SIZE: このデータベース クラスタのデータベース インスタンスあたりのメモリ量。CPU ごとに 8 GB に設定することをおすすめします。たとえば、このマニフェストの前半で cpu を 2 に設定した場合は、memory を 16Gi に設定することをおすすめします。

    • DISK_SIZE: データベース インスタンスあたりのディスクサイズ。例: 10Gi

  2. マニフェストを適用します。

    kubectl apply -f DB_CLUSTER_YAML

    次のように置き換えます。

    • DB_CLUSTER_YAML: このデータベース クラスタ マニフェスト ファイルの名前。例: alloydb-omni-db-cluster.yaml

プリインストールされた psql を使用して接続する

データベースを実行している Pod にすでにインストールされている psql クライアントを使用して、テスト接続を行うことができます。

この操作を行うには、次のコマンドを実行します。

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

DB_CLUSTER_NAME は、実際のデータベースの名前に置き換えます。これは、作成時に宣言したデータベース クラスタ名と同じです。

コマンドを入力すると、データベース サーバーがパスワードを要求します。データベース クラスタを作成するときに Kubernetes Secret として指定した Base64 エンコードのパスワードを入力します。たとえば、Q2hhbmdlTWUxMjM= の Secret を使用してデータベース クラスタを作成した場合、ここで使用するログイン パスワードは ChangeMe123 です。

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)

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。

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