AlloyDB AI משפר את התוסף pgvectorקוד פתוח, ומספק תאימות מלאה לסוגי האינדקסים הסטנדרטיים שלו, כמו HNSW, תוך שיפור הביצועים באמצעות טכנולוגיית החיפוש הווקטורי המתקדמת ScaNN של Google. השילוב הייחודי הזה מאפשר לכם ליצור AI גנרטיבי, חיפוש סמנטי ומנועי המלצות שמוכנים להפקה וניתנים להרחבה, בלי להעביר את הנתונים או לנהל מסד נתונים וקטורי נפרד.
פיתוח מהיר וחכם יותר של אפליקציות מבוססות-AI
AlloyDB AI מבטל את הצורך בניהול מסד נתונים וקטורי נפרד. אפשר לשמור נתונים תפעוליים והטמעות במקום אחד, ולהשתמש בפונקציות מובנות כדי ליצור הטמעות של קבוצות (בגרסת Preview) לטבלאות גדולות, וכך להרחיב את צינור ה-AI ממקור יחיד ומאובטח.
Retrieval-augmented generation (RAG)
משפרים את התשובות של LLM באמצעות חיפוש וקטורים כדי למצוא ולאחזר את ההקשר הרלוונטי והעדכני ביותר מהנתונים הפרטיים שלכם ב-AlloyDB, ומזינים אותו ישירות להנחיה כדי לצמצם את ההזיות.
חיפוש סמנטי
כדי להפעיל חיפוש שמבוסס על 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 ליצור אפליקציות AI באמצעות יכולות החיפוש הווקטורי של AlloyDB.
AlloyDB AI: חיפוש היברידי ויכולות מולטימודאליות
שיפור גילוי מוצרים קמעונאיים באמצעות חיפוש סמנטי, היברידי ורב-אופני ב-AlloyDB.
ScaNN for AlloyDB whitepaper
מאמר טכני על הארכיטקטורה, האלגוריתמים והביצועים של אינדקס ScaNN ב-AlloyDB.
יצירה ופריסה של חיפוש מוצרים קמעונאיים באופן דינמי והיברידי באמצעות AlloyDB, Gemini ו-Cloud Run
איך מבצעים חיפוש היברידי ב-Cloud Run, שמשלב SQL, חיפוש טקסט מלא וחיפוש וקטורי.