Mempercepat performa untuk kueri dengan fungsi AI

Pengelompokan cerdas untuk fungsi AI di AlloyDB untuk PostgreSQL memungkinkan Anda mengoptimalkan performa saat menjalankan kueri SQL yang memanggil model AI. Fungsi ini memberikan performa yang sama atau lebih baik daripada fungsi berbasis array tanpa mengharuskan Anda menulis kueri pengelompokan yang kompleks. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang fungsi AI, lihat Ringkasan fungsi AI.

Pengelompokan cerdas mendukung fungsi AI berikut:

  • ai.if: Pengelompokan cerdas hanya berlaku untuk kueri SELECT yang fungsinya berada dalam klausa WHERE. Ekstensi ini mendukung satu fungsi ai.if per pemindaian, dan berfungsi dengan pemindaian heap berurutan, indeks, dan bitmap. Jika kueri berisi beberapa pemindaian tabel—misalnya, pada tabel, relasi, atau Common Table Expression (CTE) yang berbeda, Anda dapat mempercepat satu fungsi ai.if per pemindaian.
  • ai.rank: Pengelompokan cerdas hanya berlaku untuk kueri SELECT yang fungsinya berada dalam klausa ORDER BY. Fitur ini mendukung satu fungsi ai.rank per pemindaian. Jika kueri berisi beberapa pemindaian tabel—misalnya, pada tabel, relasi, atau CTE yang berbeda, Anda dapat mempercepat satu fungsi ai.rank per pemindaian.

Mengaktifkan pengelompokan cerdas untuk fungsi AI

Untuk mengaktifkan pengelompokan cerdas untuk fungsi AI, tetapkan flag google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration ke on. Flag ini dinonaktifkan secara default dan mengontrol apakah eksekutor kueri diizinkan untuk memindahkan operasi AI yang memenuhi syarat ke node penerapan fungsi AI untuk akselerasi. Jika tidak disetel atau disetel ke off, semua operasi kueri akan dijalankan oleh eksekutor PostgreSQL standar.

Anda dapat mengonfigurasi flag ini di tingkat sesi atau instance.

Untuk mengaktifkan pengelompokan cerdas untuk fungsi AI di tingkat instance, gunakan perintah gcloud alloydb instances update:

gcloud alloydb instances update INSTANCE_ID \
  --database-flags google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration=on \
  --region=REGION_ID \
  --cluster=CLUSTER_ID \
  --project=PROJECT_ID

Ganti kode berikut:

  • INSTANCE_ID: ID instance yang ingin Anda perbarui.
  • REGION_ID: ID region tempat cluster berada. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Wilayah yang didukung.
  • CLUSTER_ID: ID cluster.
  • PROJECT_ID: ID project.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menetapkan flag tingkat instance, lihat Mengonfigurasi flag database.

Memverifikasi pengelompokan cerdas untuk fungsi AI

Untuk memverifikasi bahwa pengelompokan cerdas untuk fungsi AI diaktifkan, Anda dapat menggunakan pernyataan EXPLAIN untuk menganalisis kueri Anda.

Memverifikasi pengelompokan cerdas untuk fungsi AI untuk kueri ai.if

Contoh berikut menunjukkan cara mengaktifkan pengelompokan cerdas untuk fungsi AI untuk sesi saat ini dan menjalankan kueri menggunakan fungsi ai.if:

SET google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration = on;

EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT r.name
FROM restaurant_reviews r
WHERE ai.if('Is the following a positive review? Review: '||r.review) AND r.city = 'Los Angeles'
GROUP BY r.name
HAVING count(*) > 20
ORDER BY r.name;

Saat Anda menggunakan pernyataan EXPLAIN untuk menganalisis kueri, rencana kueri akan menampilkan node AI Function Apply:

                                       QUERY PLAN                                       
----------------------------------------------------------------------------------------
 GroupAggregate
   Group Key: name
   Filter: (count(*) > 20)
   ->  Sort
         Sort Key: name
         ->  AI Function Apply
               Filter: ai.if((('Is the following a positive review? Review: '::text || review)), NULL::character varying)
               ->  Index Scan using idx_restaurant_reviews_city on restaurant_reviews r
                     Index Cond: ((city)::text = 'Los Angeles'::text)

Memverifikasi pengelompokan cerdas untuk fungsi AI untuk kueri ai.rank

Contoh berikut menunjukkan cara mengaktifkan pengelompokan cerdas untuk fungsi AI untuk sesi saat ini dan menjalankan kueri menggunakan fungsi ai.rank:

SET google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration = on;

EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT r.name, r.review
FROM restaurant_reviews r
WHERE r.city = 'Los Angeles'
ORDER BY ai.rank('Rank these reviews based on how much they emphasize high-quality ingredients. Review: ' || r.review) DESC
LIMIT 50;

Saat Anda menggunakan pernyataan EXPLAIN untuk menganalisis kueri, rencana kueri akan menampilkan node AI Function Apply:

                                       QUERY PLAN                                       
----------------------------------------------------------------------------------------
 Limit
  ->  Sort
        Sort Key: (ai.rank(('Rank these reviews based on how much they emphasize high-quality ingredients. Review: ' || r.review'), NULL)) DESC
        ->  AI Function Apply
              ->  Bitmap Heap Scan on restaurant_reviews r
                    Recheck Cond: (city = 'Los Angeles')
                    ->  Bitmap Index Scan on idx_restaurant_reviews_city
                          Index Cond: (city = 'Los Angeles')

Node AIFunctionApply dalam rencana kueri menunjukkan bahwa kueri menggunakan pengelompokan cerdas untuk fungsi AI. Jika node ini tidak ada, kueri akan menggunakan eksekusi PostgreSQL standar.

Batasan

  • Hanya argumen dasar untuk fungsi yang didukung. Untuk ai.if dan ai.rank, argumen prompt harus berupa referensi kolom atau literal string yang digabungkan dengan referensi kolom. Argumen lainnya harus berupa konstanta. Contoh argumen prompt yang didukung meliputi:
    • ai.if(r.review)
    • ai.if('Is this true? : ' || r.review)
    • ai.rank(r.review)
    • ai.rank('Rate this review: ' || r.review)
  • Hanya kueri SELECT dengan ai.if dalam klausa WHERE atau ai.rank dalam klausa ORDER BY yang didukung.
  • Hanya satu fungsi AI per pemindaian tabel yang didukung.
  • Hanya model Gemini default yang didukung. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Model Google. Untuk menggunakan model lain, Anda dapat menetapkan flag google_ml_integration.default_llm_model ke ID model yang ingin digunakan.
  • Fitur ini hanya tersedia di region yang mendukung model gemini-2.5-flash-lite atau region untuk model LLM yang Anda tetapkan menggunakan flag google_ml_integration.default_llm_model. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Wilayah yang didukung.

Langkah berikutnya