AlloyDB AI는 PostgreSQL용 AlloyDB 및 AlloyDB Omni에 포함된 기능 모음으로, 머신러닝 (ML) 모델의 시맨틱 및 예측 기능을 데이터에 적용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 AlloyDB를 통해 사용할 수 있는 ML 기반 AI 함수에 대해 간략히 설명합니다.
벡터 저장, 색인 생성, 쿼리
기본 pgvector PostgreSQL 확장 프로그램 확장 프로그램은 AlloyDB용으로 맞춤설정되며 vector라고 합니다.
생성된 임베딩을 벡터 열에 저장하는 것을 지원합니다. 또한 이 확장 프로그램은 IVF 색인을 만들기 위한 스칼라 양자화 기능에 관한 지원을 추가합니다. 또한 기본 pgvector에서 사용할 수 있는 IVFFlat 색인 또는 HSNW 색인을 만들 수 있습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-03-06(UTC)"],[[["AlloyDB AI provides machine learning capabilities to AlloyDB for PostgreSQL and AlloyDB Omni, allowing users to apply ML models to their data."],["The `vector` extension, a customized version of `pgvector`, is available for storing embeddings, and supports scalar quantization features as well as `IVFFlat` and `HSNW` indexes."],["AlloyDB includes the `alloydb_scann` extension, which implements a highly efficient nearest-neighbor index using the ScaNN algorithm, and is usable with PostgreSQL 15."],["The `google_ml_integration` extension lets users utilize the `Invoke predictions` to call a model within a SQL transaction, or `Generate embeddings` functions to use an LLM to translate text prompts into numerical vectors."],["AlloyDB Omni integrates with Vertex AI, enabling applications to invoke predictions using models from the Vertex AI Model Garden and generate embeddings using `text-embedding-005` LLM."]]],[]]
