O AlloyDB AI estende a extensão pgvector de código aberto, oferecendo compatibilidade com tipos de índice padrão, como HNSW, além do índice de pesquisa 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 vetorial separado.
Crie aplicativos de IA mais rápidos e inteligentes
O AlloyDB AI elimina a complexidade de gerenciar um banco de dados vetorial separado. Mantenha dados operacionais e embeddings em um só lugar e use funções integradas para gerar embeddings em lote (visualização) 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 prompt para reduzir alucinações.
Pesquisa semântica
Ative a pesquisa baseada em conceitos convertendo seus dados em embeddings de vetor. As consultas vetoriais rápidas do AlloyDB AI encontram itens com base no significado semântico deles, não apenas em correspondências de palavras-chave.
Mecanismos de recomendação
Potencialize a personalização em tempo real usando a busca 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
Confira nossos recursos para desenvolvedores e crie aplicativos de IA com os recursos de pesquisa vetorial do AlloyDB.
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