Descripción general de las funciones de IA

Las funciones IA de AlloyDB te permiten ejecutar modelos de IA registrados a través de la administración de extremos de modelos directamente en tu base de datos con operadores de SQL. La integración en Gemini Enterprise Agent Platform aporta filtrado inteligente, clasificación semántica y generación de texto a tus datos operativos en tiempo real.

Miniatura de filtrado potenciado por IA

Usa funciones de SQL simples para tareas de IA potentes. La extensión google_ml_integration proporciona operadores como ai.if() para el filtrado inteligente y ai.rank() para la reclasificación semántica.

Miniatura de la generación de texto en la base de datos

Generación de texto en la base de datos

Realiza transformaciones para las filas de tu base de datos. Con el operador ai.generate(), puedes pedirle a un modelo de base que resuma una opinión sobre un producto o que transforme los datos directamente en tu consulta.

Miniatura de las funciones de embedding y predicción

Usa funciones de SQL como google_ml.embedding() para generar embeddings de vectores o google_ml.predict_row() para invocar predicciones de cualquier modelo registrado, todo dentro de tu base de datos.

Cómo funcionan las funciones IA

Cuando incorporas un operador de IA, como ai.if(), ai.rank() o ai.generate(), en tu consulta en SQL, las funciones IA lo detectan. Este motor, disponible con la extensión google_ml_integration, organiza todo el proceso. Empaqueta de forma segura los datos de las filas relevantes y llama a un modelo de AA registrado previamente de proveedores, como Gemini, OpenAI o Anthropic. El modelo de AA evalúa los datos y devuelve una predicción, como true/false para un filtro o una puntuación para la clasificación. Las funciones de IA integran esta predicción en la ejecución de tu consulta y devuelven un conjunto de resultados de SQL estándar. Obtienes estadísticas potenciadas por IA sin mover tus datos.

Descripción general visual de las funciones IA

Beneficios de las funciones IA de AlloyDB

Los mecanismos tradicionales de consulta de bases de datos suelen ser rígidos, lo que obliga a los desarrolladores a codificar de forma fija todas las rutas de interacción posibles de los usuarios. Las funciones de AlloyDB AI permiten un cambio significativo en la experiencia del usuario, ya que hacen lo siguiente:

  • Incorpora datos empresariales con conocimiento del mundo: puedes llevar el conocimiento del mundo real de los modelos de lenguaje grandes (LLM) directamente a tu base de datos de AlloyDB para PostgreSQL. A continuación, se muestran ejemplos de cómo puedes usar las funciones de IA:

    • Procesa datos no estructurados con ai.generate: Puedes administrar comentarios de usuarios sin procesar, ruidosos o no estructurados, como opiniones o registros, con Gemini y SQL.
    • Determina si las transacciones son fraudulentas con ai.if: dale a la función una secuencia de acciones del usuario, notas de transacciones o resúmenes de chat y pídele que evalúe un resultado binario: Is this fraudulent?

  • Inteligencia de alto rendimiento: Usa lo siguiente para acelerar el rendimiento y controlar la inteligencia a gran escala con funciones de IA:

    • Usa el procesamiento basado en arrays para controlar hasta miles de filas por segundo, lo que es 2,000 veces más rápido que las llamadas de fila por fila. El procesamiento basado en arrays está disponible para todas las funciones de IA. Para obtener más información, consulta Realiza consultas en SQL inteligentes con funciones de IA.
    • Usa la aceleración de funciones de IA para lograr una capacidad de procesamiento significativamente mayor que las llamadas de fila por fila. Esta opción está disponible para ai.if y ai.rank. Para obtener más información, consulta Realiza consultas en SQL inteligentes con funciones de IA.
    • Usa ai.if optimizado para eliminar los costos de usar el LLM a través de una eficiencia mejorada, lo que permite alcanzar 100,000 filas por segundo (una mejora de 23,000 veces en comparación con las llamadas de fila a la vez) y reducir los costos en 6,000 veces a 1/10 de un centavo.

Casos de uso de las funciones de AlloyDB AI

En la siguiente tabla, se describen los casos de uso de las funciones de AlloyDB AI.


Función
Descripción
Caso de uso
ai.if
Filtrado cognitivo inteligente basado en el lenguaje natural.
Determinar qué transacciones de los clientes parecen fraudulentas según los patrones de comportamiento
ai.rank
Vuelve a clasificar los resultados de la búsqueda de vectores según los matices contextuales profundos.
Prioriza las telas transpirables para una búsqueda de tropical wedding, incluso si tu base de datos no sabe qué significa "telas transpirables".
ai.generate
Genera contenido nuevo o transforma formatos de datos.
Convierte los datos de registro del servidor sin procesar en un formato JSON estructurado para facilitar el análisis.
ai.analyze_sentiment
Clasifica el tono emocional del texto como positivo, negativo o neutral.
Clasifica miles de opiniones sobre productos para medir la satisfacción general de los clientes.
ai.summarize
Condensa textos extensos en información esencial.
Extraer decisiones clave y elementos de acción de las transcripciones conversacionales
ai.agg_summarize
Produce un resumen del texto agregado de varias filas.
Generar un resumen de todas las opiniones de los usuarios sobre un producto específico
ai.forecast
Habilita la previsión de series temporales con el modelo TimesFM.
Predecir las necesidades futuras de inventario en función de los datos históricos de ventas
ai.extract
Extrae detalles estructurados especificados de texto o documentos no estructurados según un esquema proporcionado.
Analiza notas médicas o contratos de texto libre en campos de formato JSON estructurados, como nombres de pacientes, enfermedades y tratamientos.
ai.classify
Clasifica las entradas de texto en un conjunto de clases o etiquetas predefinidas.
Asigna temas predefinidos, detecta spam o determina la intención del usuario detrás de las consultas de asistencia al cliente.

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Referencia

Documentación de referencia para las funciones y los parámetros de extensión de google_ml_integration.