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、データを移動することや、個別のベクトル データベースを管理することなく、スケーラブルでプロダクション レディな生成 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。
迅速かつスマートな AI アプリケーションを構築する
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用のバッチ エンベディング（プレビュー版）を生成して、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。
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。
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、セマンティックな意味に基づいてアイテムを見つけます。
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
HNSW と比較して、ScaNN インデックスの作成とフィルタ付きベクトル検索が最大 10 倍高速。
HNSW よりもメモリ使用量が 3 分の 1 になります。
HNSW と比較して、最大 4 倍高速なベクトル検索クエリ。
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。
詳細
デベロッパー リソースで、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方法をご確認ください。
AlloyDB、Gemini、Cloud Run を使用して動的なハイブリッド Retail Search を構築してデプロイする
Cloud Run でハイブリッド検索（SQL、全文検索、ベクトル検索の組み合わせ）を実行する方法を学習します。