AlloyDB AI は、オープンソースの pgvector 拡張機能を強化し、HNSW などの標準インデックス タイプとの完全な互換性を実現しながら、Google の最先端の ScaNN ベクトル検索テクノロジーでパフォーマンスを向上させます。この独自の統合により、データを移動したり、別のベクトル データベースを管理したりすることなく、スケーラブルで本番環境に対応した生成 AI、セマンティック検索、レコメンデーション エンジンを構築できます。
よりスマートな AI アプリケーションを迅速に構築する
AlloyDB AI を使用すると、個別のベクトル データベースを管理する複雑さが解消されます。運用データとエンベディングを 1 か所に保存し、組み込み関数を使用して大規模なテーブルのバッチ エンベディング（プレビュー）を生成し、単一の安全なソースから AI パイプラインをスケーリングします。
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検索拡張生成（RAG）ベクトル検索を使用して AlloyDB のプライベート データから最も関連性の高い最新のコンテキストを見つけて取得し、プロンプトに直接フィードしてハルシネーションを減らすことで、LLM のレスポンスを強化します。
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セマンティック検索データをベクトル エンベディングに変換して、コンセプト ベースの検索を有効にします。AlloyDB AI の高速ベクトル クエリは、キーワードの一致だけでなく、意味論的な意味に基づいてアイテムを検索します。
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レコメンデーション エンジン超高速ベクトル検索を使用して、データベース内で類似のアイテムやユーザー（最近傍）を直接特定することで、リアルタイムのパーソナライズを実現し、動的で関連性の高いレコメンデーションを可能にします。
ScaNN ベクトル検索のパフォーマンス
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HNSW よりも ScaNN インデックスの作成が最大 10 倍高速。
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HNSW と比較して、フィルタ付きベクトル検索が最大 10 倍高速。
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メモリ
HNSW よりもメモリ使用量が 3 分の 1 になります。
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HNSW と比較して、ベクトル検索クエリが最大 4 倍高速。
詳細をご確認の上ご利用ください
AlloyDB のベクトル検索機能を使用して AI アプリケーションを構築するためのデベロッパー リソースをご覧ください。
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AlloyDB AI: ハイブリッド検索とマルチモーダル機能
AlloyDB のセマンティック検索、ハイブリッド検索、マルチモーダル検索を使用して、小売商品の検索を強化します。
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AlloyDB 向け ScaNN に関するホワイト ペーパー
AlloyDB の ScaNN インデックスのアーキテクチャ、アルゴリズム、パフォーマンスに関する技術的なホワイトペーパー。
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codelab
Cloud Run で SQL、全文検索、ベクトル検索を組み合わせてハイブリッド検索を実行する方法を学習します。