向量搜索概览

AlloyDB AI 增强了开源 pgvector 扩展程序，不仅完全兼容其标准索引类型（例如 HNSW），还通过 Google 的先进 ScaNN 向量搜索技术大幅提升了性能。借助这种独特的集成，您可以构建可伸缩的、可用于生产环境的生成式 AI、语义搜索和推荐引擎，而无需迁移数据或管理单独的向量数据库。

AlloyDB 向量搜索的直观概览

更快、更智能地构建 AI 应用

AlloyDB AI 消除了管理单独的向量数据库的复杂性。将运营数据和嵌入内容集中存储在一个位置，并使用内置函数为大型表生成批量嵌入内容（预览版），从而从单个安全来源伸缩 AI 流水线。

  • RAG 缩略图
    检索增强生成 (RAG)

    通过使用向量搜索从 AlloyDB 中的私密数据中查找并检索最相关、最新的上下文，直接将其馈送到提示中，从而减少幻觉，增强 LLM 回答。

  • 语义搜索缩略图
    语义搜索

    通过将数据转换为向量嵌入，启用基于概念的搜索。然后，AlloyDB AI 的快速矢量查询会根据商品的语义含义（而不仅仅是关键字匹配）来查找商品。

  • 推荐引擎缩略图
    推荐引擎

    通过使用超快速向量搜索直接在数据库中识别相似的商品或用户（最近邻），实现实时个性化，从而提供动态且相关的推荐。

ScaNN 向量搜索性能

  • bolt

    ScaNN 索引创建速度比 HNSW 快 10 倍。

  • filter_alt

    过滤向量搜索速度比 HNSW 快 10 倍。

  • 内存

    使用的内存比 HNSW 少 3 倍。

  • rocket_launch

    向量搜索查询速度比 HNSW 快至 4 倍。

了解详情并开始使用

探索我们的开发者资源，了解如何利用 AlloyDB 的矢量搜索功能构建 AI 应用。

  • AlloyDB AI：混合搜索和多模态功能

    利用 AlloyDB 的语义搜索、混合搜索和多模态搜索功能，提升零售商品的发现率。

  • ScaNN for AlloyDB 白皮书

    一篇关于 AlloyDB 中 ScaNN 索引的架构、算法和性能的技术白皮书。

  • codelab

    了解如何在 Cloud Run 上执行混合搜索，将 SQL、全文搜索和向量搜索相结合。