AlloyDB AI étend l'extension Open Source pgvector, offrant une compatibilité avec les types d'index standards tels que HNSW, ainsi qu'avec l'index de recherche vectorielle ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) de Google. En stockant et en indexant les embeddings vectoriels directement dans AlloyDB pour PostgreSQL, vous pouvez créer des applications d'IA générative, de recherche sémantique et de recommandation sans déplacer vos données opérationnelles ni gérer une base de données vectorielle distincte.
Créez des applications d'IA plus rapides et plus intelligentes
AlloyDB AI élimine la complexité liée à la gestion d'une base de données vectorielle distincte. Conservez les données opérationnelles et les embeddings au même endroit, et utilisez des fonctions intégrées pour générer des embeddings par lot (aperçu) pour les grandes tables, en faisant évoluer votre pipeline d'IA à partir d'une source unique et sécurisée.
RAG (Génération augmentée par récupération)
Améliorez les réponses des LLM en utilisant la recherche vectorielle pour trouver et récupérer le contexte le plus pertinent et le plus récent à partir de vos données privées dans AlloyDB, en l'intégrant directement dans l'invite afin de réduire les hallucinations.
Recherche sémantique
Activez la recherche basée sur des concepts en convertissant vos données en embeddings vectoriels. Les requêtes vectorielles rapides d'AlloyDB AI trouvent ensuite des éléments en fonction de leur signification sémantique, et pas seulement en fonction de la correspondance de mots clés.
Moteurs de recommandation
Améliorez la personnalisation en temps réel en utilisant la recherche vectorielle ultra-rapide pour identifier des éléments ou des utilisateurs similaires (voisins les plus proches) directement dans votre base de données, ce qui permet de générer des recommandations dynamiques et pertinentes.
Performances de la recherche vectorielle ScaNN
Création d'index ScaNN et recherche vectorielle filtrée jusqu'à 10 fois plus rapides qu'avec HNSW.
Utilisation de la mémoire 3 fois inférieure à celle de HNSW.
Requêtes de recherche vectorielle jusqu'à 4 fois plus rapides qu'avec HNSW.
Recherche vectorielle filtrée jusqu'à 10 fois plus rapide qu'avec HNSW.
En savoir plus
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