SQL 연산자를 사용하여 데이터베이스 내에서 직접 모델 엔드포인트 관리를 통해 등록된 강력한 AI 모델을 실행합니다. AlloyDB AI 함수(프리뷰)는 Vertex AI와 통합되어 지능형 필터링, 시맨틱 순위 지정, 텍스트 생성을 실시간으로 운영 데이터에 제공합니다.
AI 기반 SQL 필터링 및 순위 지정
강력한 AI 태스크를 위한 간단한 SQL 함수를 사용합니다. google_ml_integration 확장 프로그램은 지능형 필터링을 위한 ai.if()(프리뷰) 및 시맨틱 순위 재지정을 위한 ai.rank()(프리뷰)와 같은 연산자를 제공합니다.
데이터베이스 내 텍스트 생성
데이터베이스의 행 변환을 실행합니다. ai.generate()(프리뷰) 연산자를 사용하면 파운데이션 모델에 제품 리뷰를 요약하거나 쿼리에서 직접 데이터를 변환하도록 요청할 수 있습니다.
삽입 함수 및 예측 함수
google_ml.embedding()와 같은 SQL 함수를 사용하여 벡터 임베딩을 생성하거나 google_ml.predict_row(를 사용하여 등록된 모델에서 예측을 호출할 수 있습니다. 이 모든 작업은 데이터베이스 내에서 수행됩니다.
AI 기능 작동 방식
ai.if(), ai.rank() 또는 ai.generate()와 같은 AI 연산자를 SQL 쿼리에 삽입하면 AI 함수(프리뷰)가 이를 감지합니다. google_ml_integration 확장 프로그램을 통해 제공되는 이 엔진은 전체 프로세스를 조정합니다. 관련 행 데이터를 안전하게 패키징하고 Gemini, OpenAI 또는 Anthropic과 같은 제공업체에서 사전 등록된 ML 모델을 호출합니다. ML 모델은 데이터를 평가하고 예측(예: 필터의 경우 true/false, 순위 지정의 경우 점수)을 반환합니다. AI 함수는 이 예측을 다시 쿼리 실행에 원활하게 통합하여 표준 SQL 결과 집합을 반환합니다. 데이터를 이동하지 않고도 AI 기반 통계를 얻을 수 있습니다.
자세히 알아보기
개발자 리소스를 살펴보고 AlloyDB AI를 사용하여 자체 자연어 쿼리 애플리케이션을 빌드합니다.
AlloyDB AI 연산자 및 순위 재지정
AI 연산자를 사용하여 AlloyDB AI를 배포합니다. 시맨틱 검색, 조인, 결과 순위 지정과 같은 태스크에 사용합니다.