Esegui potenti modelli di AI registrati tramite la gestione degli endpoint del modello direttamente all'interno del database utilizzando gli operatori SQL. Le funzioni AI di AlloyDB si integrano con la piattaforma Gemini Enterprise Agent Platform per portare il filtro intelligente, la classificazione semantica e la generazione di testo ai tuoi dati operativi in tempo reale.
Filtro e classificazione SQL basati sull'AI
Utilizza semplici funzioni SQL per attività di AI avanzate. L'estensione google_ml_integration fornisce operatori come ai.if() per il filtro intelligente e ai.rank() per il re-ranking semantico.
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 di un prodotto o di trasformare i dati direttamente nella query.
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 di AI
Quando incorpori un operatore di AI come ai.if(), ai.rank() o ai.generate() nella query SQL, le funzioni di 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 ML pre-registrato da fornitori come Gemini, OpenAI o Anthropic. Il modello ML valuta i dati e restituisce una previsione, ad esempio true/false per un filtro o un punteggio per la classificazione. 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.
Vantaggi delle funzioni di 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 di AI di AlloyDB consentono una modifica significativa dell'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 di 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?
- Elabora i dati non strutturati utilizzando
Intelligence ad alte prestazioni: utilizza quanto segue per accelerare le prestazioni e gestire l'intelligence su larga scala con le funzioni di 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 di AI. Per ulteriori informazioni, consulta Eseguire query SQL intelligenti utilizzando le funzioni di AI.
- Utilizza l'accelerazione delle funzioni AI per ottenere un throughput significativamente superiore rispetto alle chiamate riga per riga. Questa funzionalità è disponibile per
ai.ifeai.rank. Per ulteriori informazioni, consulta Eseguire query SQL intelligenti utilizzando le funzioni di AI. - Utilizza
ai.ifottimizzato 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 un centesimo.
Casi d'uso delle funzioni di AI di AlloyDB
La tabella seguente descrive i casi d'uso delle funzioni di AI di AlloyDB.
Funzione |
Descrizione |
Caso d'uso |
|---|---|---|
ai.if |
Filtro 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.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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