Mit AlloyDB AI-Funktionen können Sie KI-Modelle, die über die Verwaltung von Modellendpunkten registriert wurden, direkt in Ihrer Datenbank mit SQL-Operatoren ausführen. Durch die Integration mit der Gemini Enterprise Agent Platform werden intelligente Filterung, semantisches Ranking und Textgenerierung in Echtzeit auf Ihre Betriebsdaten angewendet.
KI-gestützte SQL-Filterung und -Ranking
Verwenden Sie einfache SQL-Funktionen für leistungsstarke KI-Aufgaben. Die Erweiterung google_ml_integration bietet Operatoren wie ai.if() für die intelligente Filterung und ai.rank() für das semantische Reranking.
Textgenerierung in der Datenbank
Führen Sie Transformationen für Zeilen in Ihrer Datenbank durch. Mit dem Operator ai.generate() können Sie ein Foundation Model bitten, eine Produktrezension zusammenzufassen oder Daten direkt in Ihrer Abfrage zu transformieren.
Funktionen für Einbettungen und Vorhersagen
Verwenden Sie SQL-Funktionen wie google_ml.embedding(), um Vektoreinbettungen zu generieren, oder google_ml.predict_row(, um Vorhersagen aus einem beliebigen registrierten Modell abzurufen – alles innerhalb Ihrer Datenbank.
Funktionsweise der KI-Funktionen
Wenn Sie einen KI-Operator wie ai.if(), ai.rank() oder ai.generate() in Ihre SQL-Abfrage einbetten, werden die KI-Funktionen ihn erkennen. Diese Engine, die über die Erweiterung google_ml_integration verfügbar ist, orchestriert den gesamten Prozess. Sie verpackt die relevanten Zeilendaten sicher und ruft ein vorregistriertes ML-Modell von Anbietern wie Gemini, OpenAI oder Anthropic auf. Das ML-Modell wertet die Daten aus und gibt eine Vorhersage zurück, z. B. true/false für einen Filter oder eine Bewertung für das Ranking. Die KI-Funktionen integrieren diese Vorhersage nahtlos wieder in die Ausführung Ihrer Abfrage und geben ein Standard-SQL-Ergebnisset zurück. So erhalten Sie KI-gestützte Statistiken, ohne Ihre Daten verschieben zu müssen.
Vorteile von AlloyDB KI-Funktionen
Traditionelle Mechanismen für Datenbankabfragen sind oft starr und zwingen Entwickler, alle potenziellen Pfade für Nutzerinteraktionen fest zu codieren. AlloyDB KI-Funktionen ermöglichen eine erhebliche Verbesserung der Nutzererfahrung, indem sie Folgendes bieten:
Unternehmensdaten mit Weltwissen anreichern: Sie können das Wissen aus der realen Welt von Large Language Models (LLMs) direkt in Ihre AlloyDB for PostgreSQL-Datenbank einbringen. Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Verwendung von KI-Funktionen:
- Unstrukturierte Daten mit
ai.generateverarbeiten: Sie können unaufbereitetes, verrauschtes oder unstrukturiertes Nutzerfeedback wie Rezensionen oder Logs mit Gemini und SQL verwalten. - Mit
ai.iffeststellen, ob Transaktionen betrügerisch sind: Geben Sie der Funktion eine Sequenz von Nutzeraktionen, Transaktionsnotizen oder Chat Zusammenfassungen und bitten Sie sie, ein binäres Ergebnis zu bewerten:Is this fraudulent?
- Unstrukturierte Daten mit
Leistungsstarke Intelligenz: Verwenden Sie Folgendes, um die Leistung zu steigern und Intelligenz in großem Maßstab mit KI-Funktionen zu verarbeiten:
- Verwenden Sie die arraybasierte Verarbeitung, um bis zu Tausende von Zeilen pro Sekunde zu verarbeiten. Das ist 2.000-mal schneller als Aufrufe für jeweils eine Zeile. Die arraybasierte Verarbeitung ist für alle KI-Funktionen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Intelligente SQL-Abfragen mit KI-Funktionen durchführen.
- Verwenden Sie das intelligente Batching für KI-Funktionen, um einen deutlich höheren Durchsatz als bei Aufrufen für jeweils eine Zeile zu erzielen. Weitere Informationen finden Sie unter Leistung von Abfragen mit KI-Funktionen steigern.
- Verwenden Sie die optimierte Funktion
ai.if, um die Kosten für die Verwendung des LLM durch verbesserte Effizienz zu senken. So können Sie 100.000 Zeilen pro Sekunde verarbeiten (eine 23.000-fache Verbesserung gegenüber Aufrufen für jeweils eine Zeile) und die Kosten um das 6.000-Fache auf 1/10 Cent senken.
Anwendungsfälle für AlloyDB KI-Funktionen
In der folgenden Tabelle werden Anwendungsfälle für AlloyDB KI-Funktionen beschrieben.
Funktion |
Beschreibung |
Anwendungsfall |
|---|---|---|
ai.if |
Intelligente, kognitive Filterung basierend auf natürlicher Sprache. |
Anhand von Verhaltensmustern feststellen, welche Kundentransaktionen betrügerisch erscheinen. |
ai.rank |
Reranking der Vektorsuchergebnisse basierend auf tiefen kontextuellen Nuancen. |
Atmungsaktive Stoffe für eine Suche tropical wedding priorisieren,
auch wenn Ihre Datenbank nicht weiß, was „atmungsaktive Stoffe“ bedeutet. |
ai.generate |
Generiert neue Inhalte oder transformiert Datenformate. |
Unaufbereitete Server-Logs in ein strukturiertes JSON-Format konvertieren, um die Analyse zu erleichtern. |
ai.analyze_sentiment |
Klassifiziert den emotionalen Ton von Text als positiv, negativ oder neutral. |
Tausende von Produktrezensionen klassifizieren, um die allgemeine Kundenzufriedenheit zu ermitteln. |
ai.summarize |
Fasst lange Texte auf die wichtigsten Informationen zusammen. |
Wichtige Entscheidungen und Aufgaben aus Gesprächsprotokollen extrahieren. |
ai.agg_summarize |
Eine Aggregatfunktion, die mehrere Zeilen in einer Spalte verarbeitet, um eine einzelne, einheitliche Zusammenfassung für eine bestimmte Gruppe von Zeilen zu generieren. |
Eine einzelne, konsolidierte Zusammenfassung für einen bestimmten Film basierend auf allen einzelnen Rezensionen in einer Tabelle generieren. |
ai.forecast |
Ermöglicht Zeitreihenprognosen mit dem TimesFM-Modell. |
Zukünftigen Lagerbedarf anhand historischer Verkaufsdaten vorhersagen. |
Weitere Informationen
Entdecken Sie Entwicklerressourcen, um Ihre eigenen Anwendungen für Abfragen in natürlicher Sprache mit AlloyDB AI zu erstellen.
AlloyDB AI-Vektorsuche und KI-Operatoren
Kleine IT-Teams können generative KI mit Google Cloud Datenbanken nutzen.
AlloyDB AI-Operatoren und Reranking
AlloyDB AI mit KI-Operatoren bereitstellen. Verwenden Sie sie für Aufgaben wie die semantische Suche, Joins und das Ranking von Ergebnissen.
Verwaltung von Modellendpunkten
Mit der Verwaltung von Modellendpunkten können Sie umfangreichere generative KI-Erlebnisse erstellen.
Referenz zu AlloyDB KI-Funktionen
Referenzdokumentation für die Funktionen und Parameter der Erweiterung google_ml_integration.