Führen Sie leistungsstarke KI-Modelle, die über die Modellendpunktverwaltung registriert wurden, direkt in Ihrer Datenbank mit SQL-Operatoren aus. Die AlloyDB AI-Funktionen lassen sich in die Gemini Enterprise Agent Platform einbinden, um intelligente Filterung, semantisches Ranking und Textgenerierung in Echtzeit für Ihre Betriebsdaten zu ermöglichen.
KI-basierte 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 Einbettung und Vorhersage
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 Punktzahl für das Ranking. Die KI-Funktionen binden diese Vorhersage nahtlos wieder in die Ausführung Ihrer Abfrage ein und geben ein Standard-SQL-Ergebnisset zurück. So erhalten Sie KI-basierte Statistiken, ohne Ihre Daten verschieben zu müssen.
Vorteile der AlloyDB AI-Funktionen
Traditionelle Datenbankabfragemethoden sind oft starr und zwingen Entwickler, alle potenziellen Pfade für die Nutzerinteraktion fest zu codieren. Die AlloyDB AI-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. Hier einige Beispiele für die Verwendung von KI-Funktionen:
- Unstrukturierte Daten mit
ai.generateverarbeiten: Sie können mit Gemini und SQL rohes, verrauschtes oder unstrukturiertes Nutzerfeedback wie Rezensionen oder Logs 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 die folgenden Funktionen, um die Leistung zu steigern und Intelligenz mit KI-Funktionen zu skalieren:
- Mit der arraybasierten Verarbeitung können Sie bis zu Tausende von Zeilen pro Sekunde verarbeiten. Das ist 2.000-mal schneller als bei Aufrufen, bei denen jeweils eine Zeile verarbeitet wird. Die arraybasierte Verarbeitung ist für alle KI-Funktionen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Intelligente SQL-Abfragen mit KI-Funktionen ausführen.
- Mit dem intelligenten Batching für KI-Funktionen können Sie einen deutlich höheren Durchsatz erzielen als bei Aufrufen, bei denen jeweils eine Zeile verarbeitet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Leistung von Abfragen mit KI-Funktionen steigern.
- Mit der optimierten Funktion
ai.ifkönnen Sie die Kosten für die Verwendung des LLM durch eine verbesserte Effizienz eliminieren. So können Sie 100.000 Zeilen pro Sekunde verarbeiten (eine 23.000-fache Verbesserung gegenüber Aufrufen, bei denen jeweils eine Zeile verarbeitet wird) und die Kosten um das 6.000-Fache auf 1/10 Cent senken.
Anwendungsfälle für AlloyDB AI-Funktionen
In der folgenden Tabelle werden Anwendungsfälle für AlloyDB AI-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 von Vektorsuchergebnissen basierend auf tiefen Kontextnuancen. |
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. |
Rohe Serverlogdaten 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 umzusetzende Maßnahmen 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 bisheriger Verkaufsdaten vorhersagen. |
Weitere Informationen
Entdecken Sie Entwicklerressourcen, um eigene 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 semantische Suche, Joins und Ranking von Ergebnissen.
Modellendpunktverwaltung
Mit der Modellendpunktverwaltung können Sie umfassendere generative KI-Erlebnisse erstellen.
Referenz zu AlloyDB AI-Funktionen
Referenzdokumentation für die Funktionen und Parameter der Erweiterung google_ml_integration.