向量索引總覽

AlloyDB AI 擴充了開放原始碼 pgvector 擴充功能,可與 HNSW 等標準索引類型,以及 Google 的可擴充最近鄰 (ScaNN) 向量搜尋索引相容。直接在 AlloyDB for PostgreSQL 儲存及建立向量嵌入索引,即可建構生成式 AI、語意搜尋和推薦應用程式,不必移動作業資料或管理獨立的向量資料庫。

AlloyDB 向量搜尋的圖解總覽

更快速建構更聰明的 AI 應用程式

AlloyDB AI 可免除管理獨立向量資料庫的複雜作業。將作業資料和嵌入項目集中儲存,並使用內建函式為大型資料表生成批次嵌入項目,從單一安全來源擴充 AI 管道。

RAG 縮圖

使用向量搜尋,從 AlloyDB 的私人資料中尋找並擷取最相關、最新的背景資訊,直接輸入提示詞,減少幻覺,提升 LLM 回覆品質。

語意搜尋縮圖

將資料轉換為向量嵌入,即可啟用概念搜尋功能。AlloyDB AI 的快速向量查詢功能會根據語意尋找項目,而非只比對關鍵字。

推薦引擎縮圖

運用超快速的向量搜尋功能,直接在資料庫中找出相似的項目或使用者 (最鄰近項目),提供動態且相關的推薦內容,實現即時個人化體驗。

ScaNN 向量搜尋效能

代表速度的圖示
代表記憶體效率的圖示
代表查詢速度更快的圖示
代表篩選搜尋的圖示

瞭解詳情

探索開發人員資源,運用 AlloyDB 向量搜尋功能建構 AI 應用程式。

影片

運用 AlloyDB 的語意、混合和多模態搜尋功能,提升零售產品探索體驗。

文章

技術白皮書,說明 AlloyDB 中 ScaNN 索引的架構、演算法和效能。

程式碼實驗室

瞭解如何在 Cloud Run 執行混合搜尋,結合 SQL、全文和向量搜尋。