Panoramica delle funzioni di AI

Le funzioni AI di AlloyDB ti consentono di eseguire i modelli di AI registrati tramite la gestione degli endpoint dei modelli direttamente nel database utilizzando gli operatori SQL. L'integrazione con Gemini Enterprise Agent Platform offre filtraggio intelligente, ranking semantico e generazione di testo ai tuoi dati operativi in tempo reale.

Miniatura del filtro basato sull'AI

Utilizza semplici funzioni SQL per attività AI potenti. L'estensione google_ml_integration fornisce operatori come ai.if() per il filtraggio intelligente e ai.rank() per il re-ranking semantico.

Miniatura della generazione di testo nel database

Generazione di testo nel database

Esegui trasformazioni per le righe del database. Utilizzando l'operatore ai.generate(), puoi chiedere a un foundation model di riassumere una recensione prodotto o di trasformare i dati direttamente nella query.

Miniatura delle funzioni di embedding e previsione

Utilizza funzioni SQL come google_ml.embedding() per generare vector embedding o google_ml.predict_row( per richiamare le previsioni da qualsiasi modello registrato, tutto all'interno del database.

Come funzionano le funzioni AI

Quando incorpori un operatore di AI come ai.if(), ai.rank() o ai.generate() nella query SQL, le funzioni AI lo rilevano. Questo motore, disponibile tramite l'estensione google_ml_integration, orchestra l'intero processo. Impacchetta in modo sicuro i dati delle righe pertinenti e chiama un modello di ML pre-registrato da fornitori come Gemini, OpenAI o Anthropic. Il modello di ML valuta i dati e restituisce una previsione, ad esempio true/false per un filtro o un punteggio per il ranking. Le funzioni di AI integrano perfettamente questa previsione nell'esecuzione della query, restituendo un set di risultati SQL standard. Ottieni insight basati sull'AI senza mai spostare i dati.

Panoramica visiva delle funzioni AI

Vantaggi delle funzioni AI di AlloyDB

I meccanismi di query dei database tradizionali sono spesso rigidi e costringono gli sviluppatori a codificare in modo rigido tutti i potenziali percorsi di interazione dell'utente. Le funzioni AI di AlloyDB consentono di apportare una modifica significativa all'esperienza utente eseguendo le seguenti operazioni:

  • Infondi i dati aziendali con la conoscenza del mondo: puoi portare la conoscenza del mondo reale dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) direttamente nel database AlloyDB per PostgreSQL. Di seguito sono riportati alcuni esempi di come puoi utilizzare le funzioni AI:

    • Elabora i dati non strutturati utilizzando ai.generate: puoi gestire feedback degli utenti non elaborati, rumorosi o non strutturati, come recensioni o log, utilizzando Gemini con SQL.
    • Determina se le transazioni sono fraudolente utilizzando ai.if: fornisci alla funzione una sequenza di azioni dell'utente, note sulle transazioni o riepiloghi delle chat e chiedi di valutare un risultato binario: Is this fraudulent?

  • Intelligence ad alte prestazioni: utilizza quanto segue per accelerare le prestazioni e gestire l'intelligence su larga scala con le funzioni AI:

    • Utilizza l'elaborazione basata su array per gestire fino a migliaia di righe al secondo, ovvero 2000 volte più velocemente delle chiamate riga per riga. L'elaborazione basata su array è disponibile per tutte le funzioni AI. Per saperne di più, consulta Eseguire query SQL intelligenti utilizzando le funzioni AI.
    • Utilizza il batch intelligente per le funzioni AI per ottenere una velocità effettiva notevolmente superiore rispetto alle chiamate riga per riga. Per saperne di più, consulta Accelerare le prestazioni delle query con le funzioni AI.
    • Utilizza ai.if ottimizzato per eliminare i costi di utilizzo dell'LLM grazie a una maggiore efficienza, raggiungendo 100.000 righe al secondo (un miglioramento di 23.000 volte rispetto alle chiamate riga per riga) e riducendo i costi di 6000 volte a 1/10 di centesimo.

Casi d'uso delle funzioni AI di AlloyDB

La tabella seguente descrive i casi d'uso delle funzioni AI di AlloyDB.


Funzione
Descrizione
Caso d'uso		 
ai.if
Filtraggio cognitivo intelligente basato sul linguaggio naturale.
Determina quali transazioni dei clienti sembrano fraudolente in base ai pattern di comportamento.		 
ai.rank
Esegue il re-ranking dei risultati della ricerca vettoriale in base a sfumature contestuali profonde.
Dai la priorità ai tessuti traspiranti per una ricerca di tropical wedding anche se il database non sa cosa significa "tessuti traspiranti".		 
ai.generate
Genera nuovi contenuti o trasforma i formati dei dati.
Converti i dati dei log del server non elaborati in un formato JSON strutturato per semplificare l'analisi.		 
ai.analyze_sentiment
Classifica il tono emotivo del testo come positivo, negativo o neutro.
Classifica migliaia di recensioni prodotto per valutare la soddisfazione generale dei clienti.		 
ai.summarize
Condensa il testo lungo in informazioni essenziali.
Estrai le decisioni chiave e le attività da intraprendere dalle trascrizioni delle conversazioni.		 
ai.agg_summarize
Una funzione di aggregazione che elabora più righe in una colonna per generare un singolo riepilogo unificato per un gruppo di righe specificato.
Genera un singolo riepilogo consolidato per un film specifico in base a tutte le recensioni individuali in una tabella.		 
ai.forecast
Consente la previsione di serie temporali utilizzando il modello TimesFM.
Prevedi le esigenze di inventario future in base ai dati storici di vendita.

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Riferimento

Documentazione di riferimento per le funzioni e i parametri dell'estensione google_ml_integration.