Présentation de la recherche vectorielle

AlloyDB AI améliore l'extension pgvector Open Source, offrant une compatibilité totale avec ses types d'index standards tels que HNSW, tout en améliorant les performances grâce à la technologie de recherche vectorielle ScaNN de pointe de Google. Cette intégration unique vous permet de créer des moteurs d'IA générative, de recherche sémantique et de recommandation évolutifs et prêts pour la production, sans avoir à déplacer vos données ni à gérer une base de données vectorielle distincte.

Présentation visuelle de la recherche vectorielle AlloyDB

Créez des applications d'IA plus rapides et plus intelligentes

AlloyDB AI élimine la complexité de 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. Vous pourrez ainsi faire évoluer votre pipeline d'IA à partir d'une source unique et sécurisée.

  • Miniature RAG
    Génération augmentée par récupération (RAG)

    Améliorez les réponses 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. Vous pouvez ensuite l'intégrer directement dans la requête pour réduire les hallucinations.

  • Vignette de la recherche sémantique
    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.

  • Vignette du moteur de recommandations
    Moteurs de recommandation

    Personnalisez vos recommandations en temps réel grâce à la recherche vectorielle ultra-rapide. Elle vous permet d'identifier des éléments ou des utilisateurs similaires (voisins les plus proches) directement dans votre base de données, ce qui vous permet de proposer des recommandations dynamiques et pertinentes.

Performances de la recherche vectorielle ScaNN

  • bolt

    Création d'index ScaNN jusqu'à 10 fois plus rapide que celle d'un index HNSW.

  • filter_alt

    Recherche vectorielle filtrée jusqu'à 10 fois plus rapide que HNSW.

  • mémoire

    Utilise trois fois moins de mémoire que HNSW.

  • rocket_launch

    Des requêtes de recherche vectorielle jusqu'à quatre fois plus rapides que HNSW.

En savoir plus et se lancer

Explorez nos ressources pour les développeurs afin de créer des applications d'IA avec les fonctionnalités de recherche vectorielle d'AlloyDB.