Visão geral das funções de IA

As funções de IA do AlloyDB permitem executar modelos de IA registrados pelo gerenciamento de endpoints de modelo diretamente no banco de dados usando operadores SQL. A integração com a Gemini Enterprise Agent Platform traz filtragem inteligente, classificação semântica e geração de texto para seus dados operacionais em tempo real.

Miniatura da filtragem com tecnologia de IA

Use funções SQL simples para tarefas de IA avançadas. A extensão google_ml_integration fornece operadores como ai.if() para filtragem inteligente e ai.rank() para reclassificação semântica.

Miniatura da geração de texto no banco de dados

Geração de texto no banco de dados

Realizar transformações em linhas do banco de dados. Usando o operador ai.generate(), é possível pedir que um modelo de fundação resuma avaliações do produto ou transforme dados diretamente na consulta.

Miniatura das funções de embedding e previsão

Use funções SQL como google_ml.embedding() para gerar embeddings de vetor ou google_ml.predict_row() para invocar previsões de qualquer modelo registrado, tudo no seu banco de dados.

Como as funções de IA funcionam

Quando você incorpora um operador de IA como ai.if(), ai.rank() ou ai.generate() à sua consulta SQL, as funções de IA o detectam. Esse mecanismo, disponível com a extensão google_ml_integration, orquestra todo o processo. Ele empacota com segurança os dados de linha relevantes e chama um modelo de ML pré-registrado de provedores, como Gemini, OpenAI ou Anthropic. O modelo de ML avalia os dados e retorna uma previsão, como true/false para um filtro ou uma pontuação para classificação. As funções de IA integram essa previsão de volta à execução da consulta, retornando um conjunto de resultados SQL padrão. Você recebe insights com tecnologia de IA sem precisar mover seus dados.

Visão geral visual das funções de IA

Benefícios das funções de IA do AlloyDB

Os mecanismos tradicionais de consulta de banco de dados costumam ser rígidos, forçando os desenvolvedores a codificar todos os possíveis caminhos de interação do usuário. As funções de IA do AlloyDB permitem uma mudança significativa na experiência do usuário ao fazer o seguinte:

  • Incorpore dados corporativos com conhecimento global: é possível trazer o conhecimento do mundo real de modelos de linguagem grandes (LLMs) diretamente para o banco de dados do AlloyDB para PostgreSQL. Confira exemplos de como usar as funções de IA:

    • Processar dados não estruturados usando ai.generate: é possível gerenciar feedback de usuários brutos, ruidosos ou não estruturados, como avaliações ou registros, usando o Gemini com SQL.
    • Determine se as transações são fraudulentas usando ai.if: forneça à função uma sequência de ações do usuário, notas de transação ou resumos de chat e peça para ela avaliar um resultado binário: Is this fraudulent?

  • Inteligência de alto desempenho: use as seguintes opções para acelerar o desempenho e lidar com a inteligência em escala com funções de IA:

    • Use o processamento baseado em matriz para processar até milhares de linhas por segundo, o que é 2.000 vezes mais rápido do que as chamadas de linha por linha. O processamento baseado em matriz está disponível para todas as funções de IA. Para mais informações, consulte Realizar consultas SQL inteligentes usando funções de IA.
    • Use a aceleração da função de IA para alcançar uma capacidade de processamento significativamente maior do que as chamadas de linha por linha. Isso está disponível para ai.if e ai.rank. Para mais informações, consulte Realizar consultas SQL inteligentes usando funções de IA.
    • Use o ai.if otimizado para eliminar os custos de uso do LLM com uma eficiência aprimorada, alcançando 100.000 linhas por segundo (uma melhoria de 23.000 vezes em relação às chamadas de linha por linha) e reduzindo os custos em 6.000 vezes para 1/10 de um centavo.

Casos de uso das funções de IA do AlloyDB

A tabela a seguir descreve os casos de uso das funções de IA do AlloyDB.


Função
Descrição
Caso de uso
ai.if
Filtragem inteligente e cognitiva com base em linguagem natural.
Determine quais transações de clientes parecem fraudulentas com base em padrões de comportamento.
ai.rank
Reclassifica os resultados da pesquisa vetorial com base em nuances contextuais profundas.
Priorize tecidos respiráveis para uma pesquisa de tropical wedding, mesmo que seu banco de dados não saiba o que significa "tecidos respiráveis".
ai.generate
Gera novos conteúdos ou transforma formatos de dados.
Converta dados brutos de registros do servidor em um formato JSON estruturado para facilitar a análise.
ai.analyze_sentiment
Classifica o tom emocional do texto como positivo, negativo ou neutro.
Classifique milhares de avaliações de produtos para avaliar a satisfação geral do cliente.
ai.summarize
Condensa textos longos em informações essenciais.
Extraia decisões importantes e ações necessárias de transcrições de conversas.
ai.agg_summarize
Produz um resumo do texto agregado de várias linhas.
Gere um resumo de todas as avaliações de usuários de um produto específico.
ai.forecast
Ativa a previsão de série temporal usando o modelo TimesFM.
Prever as necessidades futuras de inventário com base em dados históricos de vendas.
ai.extract
Extrai detalhes estruturados específicos de textos ou documentos não estruturados com base em um esquema fornecido.
Analise notas médicas ou contratos de texto livre em campos de formato JSON estruturados, como nomes de pacientes ou doenças e tratamentos.
ai.classify
Categoriza entradas de texto em um conjunto de classes ou rótulos predefinidos.
Atribua tópicos predefinidos, detecte spam ou determine a intenção do usuário por trás das consultas de suporte ao cliente.

Saiba mais

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Implantar a IA do AlloyDB com operadores de IA. Use-os para tarefas como pesquisa semântica, mesclagens e classificação de resultados.

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Referência

Documentação de referência para as funções e os parâmetros de extensão google_ml_integration.