Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Halaman ini menunjukkan cara menginstal AlloyDB Omni dan mengintegrasikan
AlloyDB AI.
AlloyDB AI
adalah serangkaian fitur yang disertakan dengan AlloyDB Omni yang memungkinkan Anda
mem-build aplikasi AI generatif perusahaan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang
fungsi AI/ML AlloyDB, lihat
Mem-build aplikasi AI generatif.
AlloyDB Omni dengan AlloyDB AI memungkinkan Anda membuat kueri model ML jarak jauh untuk digunakan dengan prediksi online dan penyematan teks yang dihasilkan dari model ML. AlloyDB Omni dengan AlloyDB AI juga dapat memproses penyematan vektor dari konten lain seperti gambar, misalnya, jika Anda menggunakan antarmuka google_ml.predict_row dan melakukan terjemahan sendiri dalam kueri.
Berdasarkan tempat Anda ingin menginstal AlloyDB Omni dengan AlloyDB AI, pilih salah satu opsi berikut:
Memverifikasi AlloyDB Omni dengan penginstalan AlloyDB AI
Untuk memverifikasi bahwa penginstalan Anda berhasil dan menggunakan prediksi model, masukkan kode berikut:
Dalam kueri sebelumnya, panggilan embedding() menghasilkan penyematan untuk teks input AlloyDB AI.
array_dims menampilkan dimensi array yang ditampilkan oleh embedding().
Karena model text-embedding-005 menampilkan output dengan 768 dimensi, output-nya adalah [768].
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Sulit dipahami","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informasi atau kode contoh salah","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Informasi/contoh yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-03-27 UTC."],[[["AlloyDB Omni includes AlloyDB AI, a suite of features for building enterprise generative AI applications."],["AlloyDB Omni with AlloyDB AI enables querying remote ML models for online predictions and text embeddings."],["You can use `google_ml.predict_row` to process vector embeddings from various content types."],["Installation can be verified by creating the `google_ml_integration` extension and querying the dimensions of text embeddings with `embedding()` function."],["Vertex AI model support is governed by Vertex AI model versioning and lifecycle guidelines, which should be reviewed for stable versions."]]],[]]