SQL 演算子を使用して、モデル エンドポイント管理を通じて登録された強力な AI モデルをデータベース内で直接実行できます。AlloyDB AI 関数（プレビュー）は Vertex AI と統合され、インテリジェントなフィルタリング、セマンティック ランキング、テキスト生成を、運用中のデータにリアルタイムで提供します。
AI による SQL フィルタリングとランキング
強力な AI タスクにシンプルな SQL 関数を使用できます。google_ml_integration 拡張機能には、インテリジェント フィルタリング用の ai.if()（プレビュー）やセマンティック再ランキング用の ai.rank()（プレビュー）などの演算子が用意されています。
インデータベース テキスト生成
データベース内の行の変換を実行します。ai.generate()（プレビュー）演算子を使用すると、基盤モデルに商品レビューの要約を依頼したり、クエリでデータを直接変換したりできます。
エンベディングおよび予測関数
google_ml.embedding() などの SQL 関数を使用してベクトル エンベディングを生成したり、google_ml.predict_row( を使用して登録済みモデルから予測を呼び出したりできます。これらはすべてデータベース内で行うことができます。
AI 関数の仕組み
ai.if()、ai.rank()、ai.generate() などの AI 演算子を SQL クエリに埋め込むと、AI 関数（プレビュー）がそれを検出します。このエンジンは google_ml_integration 拡張機能を使用して利用でき、プロセス全体をオーケストレーションします。関連する行データを安全にパッケージ化し、Gemini、OpenAI、Anthropic などのプロバイダから事前登録された ML モデルを呼び出します。ML モデルはデータを評価し、予測（フィルタの true/false やランキングのスコアなど）を返します。AI 関数は、この予測をクエリの実行にシームレスに統合し、標準 SQL 結果セットを返します。ユーザーはデータを移動することなく、AI による分析情報を取得できます。
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