A IA do AlloyDB amplia a extensão de código aberto pgvector,
oferecendo compatibilidade com tipos de índice padrão, como HNSW, além do
índice de busca vetorial Scalable Nearest Neighbors (ScaNN) do Google. Armazenar e
indexar embeddings de vetor diretamente no AlloyDB para PostgreSQL permite criar
aplicativos de IA generativa, pesquisa semântica e recomendação sem mover
seus dados operacionais ou gerenciar um banco de dados de vetores separado.
Crie aplicativos de IA mais rápidos e inteligentes
A IA do AlloyDB elimina a complexidade de gerenciar um banco de dados vetorial separado. Mantenha os dados operacionais e os embeddings em um só lugar e use funções integradas para gerar embeddings em lote para tabelas grandes, escalonando seu pipeline de IA de uma única fonte segura.
Geração aumentada por recuperação (RAG)
Melhore as respostas do LLM usando a pesquisa vetorial para encontrar e recuperar o contexto mais relevante e atualizado dos seus dados particulares no AlloyDB, alimentando-o diretamente no comando para reduzir as alucinações.
Pesquisa semântica
Ative a pesquisa baseada em conceitos convertendo seus dados em embeddings de vetor. As consultas vetoriais rápidas no AlloyDB AI encontram itens com base no significado semântico, não apenas em correspondências de palavras-chave.
Mecanismos de recomendação
Impulsione a personalização em tempo real usando a pesquisa vetorial ultrarrápida para identificar itens ou usuários semelhantes (vizinhos mais próximos) diretamente no banco de dados, permitindo recomendações dinâmicas e relevantes.
Desempenho da pesquisa vetorial do ScaNN
Criação de índice ScaNN e pesquisa vetorial filtrada até 10 vezes mais rápidas do que o HNSW.
Usa 3 vezes menos memória do que o HNSW.
Consultas de pesquisa vetorial até 4 vezes mais rápidas do que o HNSW.
Pesquisa vetorial filtrada até 10 vezes mais rápida do que o HNSW.
Saiba mais
Conheça nossos recursos para desenvolvedores e crie aplicativos de IA com os recursos de pesquisa vetorial do AlloyDB.
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Artigo sobre o ScaNN para AlloyDB
Um artigo técnico sobre a arquitetura, os algoritmos e o desempenho do índice ScaNN no AlloyDB.
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