Exécutez des modèles d'IA puissants enregistrés via la gestion des points de terminaison de modèle directement dans votre base de données à l'aide d'opérateurs SQL. Les fonctions AlloyDB AI s'intègrent à Gemini Enterprise Agent Platform pour apporter un filtrage intelligent, un classement sémantique et une génération de texte à vos données opérationnelles en temps réel.
Filtrage et classement SQL basés sur l'IA
Utilisez des fonctions SQL simples pour des tâches d'IA puissantes. L'extension google_ml_integration fournit des opérateurs tels que ai.if() pour le filtrage intelligent et ai.rank() pour le reclassement sémantique.
Génération de texte dans la base de données
Effectuez des transformations pour les lignes de votre base de données. À l'aide de l'opérateur ai.generate(), vous pouvez demander à un modèle de fondation de résumer un avis sur un produit ou de transformer des données directement dans votre requête.
Fonctions d'embedding et de prédiction
Utilisez des fonctions SQL telles que google_ml.embedding() pour générer des embeddings vectoriels ou google_ml.predict_row( pour appeler des prédictions à partir de n'importe quel modèle enregistré, le tout dans votre base de données.
Fonctionnement des fonctions d'IA
Lorsque vous intégrez un opérateur d'IA tel que ai.if(), ai.rank() ou ai.generate() dans votre requête SQL, les fonctions d'IA le détectent. Ce moteur, disponible à l'aide de l'extension google_ml_integration, orchestre l'ensemble du processus. Il regroupe de manière sécurisée les données de ligne pertinentes et appelle un modèle de ML pré-enregistré auprès de fournisseurs tels que Gemini, OpenAI ou Anthropic. Le modèle de ML évalue les données et renvoie une prédiction, par exemple true/false pour un filtre ou un score pour le classement. Les fonctions d'IA intègrent de manière transparente cette prédiction dans l'exécution de votre requête, en renvoyant un ensemble de résultats SQL standard. Vous obtenez des insights basés sur l'IA sans jamais déplacer vos données.
Avantages des fonctions AlloyDB AI
Les mécanismes de requête de base de données traditionnels sont souvent rigides, ce qui oblige les développeurs à coder en dur tous les chemins d'interaction de l'utilisateur potentiels. Les fonctions AlloyDB AI modifient considérablement l'expérience utilisateur en procédant comme suit :
Intégrer des connaissances mondiales aux données d'entreprise : vous pouvez intégrer les connaissances du monde réel des grands modèles de langage (LLM) directement dans votre base de données AlloyDB pour PostgreSQL. Voici quelques exemples d'utilisation des fonctions d'IA :
- Traiter des données non structurées à l'aide de
ai.generate: vous pouvez gérer les commentaires utilisateur bruts, bruyants ou non structurés (tels que les avis ou les journaux) à l'aide de Gemini avec SQL. - Déterminer si les transactions sont frauduleuses à l'aide de
ai.if: fournissez à la fonction une séquence d'actions utilisateur, des notes de transaction ou des résumés de chat, et demandez-lui d'évaluer un résultat binaire :Is this fraudulent?(Est-ce frauduleux ?)
- Traiter des données non structurées à l'aide de
Intelligence hautes performances : utilisez les éléments suivants pour accélérer les performances et gérer l'intelligence à grande échelle avec les fonctions d'IA :
- Utilisez le traitement basé sur des tableaux pour gérer jusqu'à des milliers de lignes par seconde, ce qui est 2 000 fois plus rapide que les appels ligne par ligne. Le traitement basé sur des tableaux est disponible pour toutes les fonctions d'IA. Pour en savoir plus, consultez Effectuer des requêtes SQL intelligentes à l'aide de fonctions d'IA.
- Utilisez l'accélération des fonctions d'IA pour obtenir un débit nettement supérieur à celui des appels ligne par ligne. Cette fonctionnalité est disponible pour
ai.ifetai.rank. Pour en savoir plus, consultez Effectuer des requêtes SQL intelligentes à l'aide de fonctions d'IA. - Utilisez
ai.ifoptimisé pour éliminer les coûts d'utilisation du LLM grâce à une efficacité accrue, en atteignant 100 000 lignes par seconde (soit une amélioration de 23 000 fois par rapport aux appels ligne par ligne) et en réduisant les coûts de 6 000 fois à 1/10 de centime.
Cas d'utilisation des fonctions AlloyDB AI
Le tableau suivant décrit les cas d'utilisation des fonctions AlloyDB AI.
Fonction |
Description |
Cas d'utilisation |
|---|---|---|
ai.if |
Filtrage cognitif intelligent basé sur le langage naturel. |
Déterminez quelles transactions client semblent frauduleuses en fonction des tendances comportementales. |
ai.rank |
Reclasse les résultats de la recherche vectorielle en fonction de nuances contextuelles profondes. |
Donnez la priorité aux tissus respirants pour une recherche de tropical wedding (mariage tropical), même si votre base de données ne sait pas ce que signifie "tissus respirants". |
ai.generate |
Génère du contenu ou transforme des formats de données. |
Convertissez les données brutes des journaux de serveur au format JSON structuré pour faciliter l'analyse. |
ai.analyze_sentiment |
Classe le ton émotionnel du texte comme positif, négatif ou neutre. |
Classez des milliers d'avis sur des produits pour évaluer la satisfaction globale des clients. |
ai.summarize |
Condense les longs textes en informations essentielles. |
Extrayez les décisions clés et les mesures à prendre à partir des transcriptions de conversations. |
ai.forecast |
Permet la prévision de séries temporelles à l'aide du modèle TimesFM. |
Prévoyez les besoins futurs en matière d'inventaire en fonction de l'historique des données de ventes. |
En savoir plus
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