AlloyDB AI משפר את התוסף pgvector בקוד פתוח, ומספק תאימות מלאה לסוגי האינדקסים הסטנדרטיים שלו, כמו HNSW, תוך שיפור הביצועים באמצעות טכנולוגיית חיפוש הווקטורים המתקדמת ScaNN מבית Google. השילוב הייחודי הזה מאפשר לכם ליצור מנועי AI גנרטיבי, חיפוש סמנטי והמלצות שמוכנים לייצור וניתנים להרחבה, בלי להעביר את הנתונים או לנהל מסד נתונים וקטורי נפרד.
פיתוח מהיר יותר של אפליקציות AI חכמות יותר
AlloyDB AI מבטל את המורכבות של ניהול מסד נתונים נפרד של וקטורים. אפשר לשמור נתונים תפעוליים והטמעות במקום אחד, ולהשתמש בפונקציות מובנות כדי ליצור הטמעות של קבוצות (תצוגה מקדימה) לטבלאות גדולות, וכך להרחיב את צינור ה-AI ממקור יחיד ומאובטח.
Retrieval-augmented generation (RAG)
משפרים את התשובות של LLM באמצעות חיפוש וקטורי כדי למצוא ולאחזר את ההקשר הרלוונטי והעדכני ביותר מהנתונים הפרטיים ב-AlloyDB, ולהזין אותו ישירות להנחיה כדי לצמצם את ההזיות.
חיפוש סמנטי
כדי להפעיל חיפוש מבוסס-מושגים, צריך להמיר את הנתונים להטמעות וקטוריות. לאחר מכן, שאילתות הווקטור המהירות של AlloyDB AI מוצאות פריטים על סמך המשמעות הסמנטית שלהם, ולא רק על סמך התאמות למילות מפתח.
מערכות המלצות
אתם יכולים להשתמש בחיפוש וקטורי מהיר במיוחד כדי לזהות פריטים או משתמשים דומים (השכנים הקרובים ביותר) ישירות במסד הנתונים שלכם, וכך להפעיל התאמה אישית בזמן אמת ולקבל המלצות דינמיות ורלוונטיות.
ביצועי חיפוש וקטורים ב-ScaNN
יצירת אינדקסים של ScaNN וחיפוש וקטורים מסוננים מהירים פי 10 בהשוואה ל-HNSW.
השימוש בזיכרון קטן פי 3 בהשוואה ל-HNSW.
שאילתות חיפוש וקטוריות מהירות פי 4 יותר מ-HNSW.
חיפוש וקטורי מסונן מהיר פי 10 בהשוואה ל-HNSW.
מידע נוסף
כדאי לעיין במשאבים למפתחים שלנו כדי ללמוד איך לפתח אפליקציות AI באמצעות יכולות החיפוש הווקטורי של AlloyDB.
AlloyDB AI: חיפוש היברידי ויכולות מולטימודאליות
משפרים את גילוי המוצרים הקמעונאיים באמצעות חיפוש סמנטי, היברידי ורב-אופני ב-AlloyDB.
ScaNN for AlloyDB whitepaper
מאמר טכני על הארכיטקטורה, האלגוריתמים והביצועים של אינדקס ScaNN ב-AlloyDB.
פיתוח ופריסה של חיפוש דינמי היברידי של מוצרים קמעונאיים באמצעות AlloyDB, Gemini ו-Cloud Run
איך מבצעים חיפוש היברידי ב-Cloud Run, שמשלב חיפוש SQL, חיפוש טקסט מלא וחיפוש וקטורי.