Was ist AlloyDB AI?

Mit AlloyDB AI können Sie generative KI direkt auf Ihre operativen Daten in AlloyDB for PostgreSQL und AlloyDB Omni anwenden. Durch die direkte Integration von KI-Modellinferenz, PostgreSQL-Vektorsuche, Hybridsuche und KI-Agentenschnittstellen in die Datenbank-Engine ermöglicht AlloyDB AI Ihrer Datenbank, Daten mithilfe von KI-Modellen zu verarbeiten und abzufragen. Sie können produktionsreife KI-Anwendungen mit niedriger Latenz erstellen, ohne die Komplexität, Latenz und Kosten für die Verwaltung separater Transaktions-, Volltext- und Vektorengines in Kauf nehmen zu müssen.

Weitere Informationen zu AlloyDB AI

KI-Suche →

PostgreSQL-Vektorsuche, Stichwortsuche und Neusortierung kombinieren. Mit der adaptiven Filterung können Sie die ScaNN-Suche um das Zehnfache beschleunigen und mit der spaltenbasierten Engine von AlloyDB die HNSW-Suche um das Fünffache.

KI-Funktionen →

Führen Sie datenbankinterne Modellinferenz und Einbettungsgenerierung direkt in SQL aus. Mit Smart Batching, lokalen Proxy-Modellen und TimesFM-Prognosen können Sie KI-Funktionen beschleunigen und skalieren.

KI-Tools →

KI-Agenten mit Echtzeitdaten fundieren. Mit MCP entwickeln, gemerkte Informationen verwalten und LangChain oder LlamaIndex verwenden. Ermöglichen Sie zustandsorientierte konversationelle Analysen mit Daten-Agents und einstufige Abfragen in natürlicher Sprache mit QueryData.

Generative KI-Funktionen in AlloyDB

AlloyDB AI organisiert seine Funktionen in drei Säulen, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu vereinfachen.

KI-Suche

AlloyDB AI bietet eine einheitliche Suche, indem leistungsstarke Vektorsuche, Volltextsuche nach Keywords, strukturierte SQL-Filterung und Neusortierung in einer einzigen Datenbank-Engine kombiniert werden. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Suche.

• Schnelle Vektorsuche: Führen Sie eine PostgreSQL-kompatible gefilterte Vektorsuche bis zu zehnmal schneller als mit Standard-pgvector aus. Verwenden Sie dazu den ScaNN-Index und die adaptive Filterung von Google. Mit der integrierten spaltenbasierten Engine in AlloyDB können Sie HNSW-Abfragen um das bis zu 5-Fache beschleunigen.
• Einheitliche Hybridsuche: Verarbeiten Sie semantische Vektorähnlichkeit und genaue Stichwortsuchen gleichzeitig mit Volltextsuchindexen Ihrer Wahl wie BM25, RUM, GIN und Re-Ranking-Modellen für Reciprocal Rank Fusion, semantische Cross-Encoder und LLM-basiertes Re-Ranking.
• Automatisierte ScaNN-Indexe: Verwenden Sie den automatischen Modus, um ScaNN-Indexe für Ihre Arbeitslast automatisch zu konfigurieren und zu verwalten. Dadurch entfällt die manuelle Feinabstimmung.

KI-Funktionen

Führen Sie KI-Modelle direkt in Ihren SQL-Abfragen aus, um Daten zu analysieren, Text zu generieren oder Trends vorherzusagen. AlloyDB AI übernimmt die Modellverbindungen, sodass Sie keine externen Orchestrierungstools oder komplexen Code benötigen. Da alles in der Datenbank ausgeführt wird, müssen Sie Ihre Daten nicht in externe Vektorengines exportieren. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Funktionen.

• Einbettungsfunktionen: Generieren Sie mit der Funktion ai.embedding() zur Laufzeit Abfrageeinbettungen für die semantische Suche und generieren Sie mit ai.initialize_embeddings() und ai.refresh_embeddings() in wenigen Minuten Millionen von Einbettungen im Bulk.
• Aufgabenspezifische Funktionen: Führen Sie semantische Bewertungen mit ai.if() und ai.rank() aus, bestimmen Sie die Nutzerstimmung mit analyze_sentiment() und fassen Sie Text mit summarize() zusammen.
• Intelligentes Batching: Optimieren Sie die Abfrageleistung und verringern Sie die Netzwerklatenz mit intelligentem Batching für KI-Funktionen, um eine schnellere Inferenz als bei zeilenweisen Aufrufen zu erzielen (unterstützt ai.if() und ai.rank()).
• Proxy-Modelle: Trainieren Sie hochpräzise, lokale Ersatzmodelle mit Optimierten Funktionen, um ai.if()-Bewertungen schneller und kostengünstiger als mit Remote-LLM-Aufrufen auszuführen.
• TimesFM-Prognosen: Mit der integrierten Zeitreihenprognosefunktion ai.forecast() können Sie zukünftige Trends direkt aus Ihren Datenbanktabellen vorhersagen.

Agentenentwicklung, RAG und integrierte Schnittstellen

AlloyDB AI fundiert Ihre KI-Agenten über integrierte Schnittstellen mit Echtzeit-Datenbankeinträgen. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Tools.

• Remote-MCP-Server: Verbinden Sie autonome KI-Agenten mit Ihrer Datenbank über einen vollständig verwalteten MCP-Server (Model Context Protocol), der in die IAM-Authentifizierung (Identity and Access Management), die Agent Registry und Model Armor eingebunden ist.
• KI-Agenten-Arbeitsspeicher: Speichern Sie den Unterhaltungsverlauf, den Wissenskontext und den Status Ihres KI-Agenten mithilfe der Hybridsuche für einen Abruf mit niedriger Latenz.
• Offenes Framework-Ökosystem: Fundieren Sie Ihre agentischen Workflows mit offiziellen AlloyDB-Integrationen für LangChain, LlamaIndex und die MCP Toolbox for Databases.
• QueryData: Übersetzen Sie Fragen in natürlicher Sprache in sichere SQL-Abfragen von Ihren KI-Agenten und Anwendungen. QueryData bietet eine zustandslose, einstufige Generierung von SQL aus natürlicher Sprache, die auf Kontextsets basiert. Diese Sets enthalten Vorlagen, Facetten und Suchanfragen für Werte.
• Konversationelle Analyse: Ermöglicht es geschäftlichen Nutzern und Analysten, Datenbankschemas und Daten über zustandsorientierte, mehrstufige Unterhaltungen in natürlicher Sprache mit Daten-KI-Agenten in AlloyDB Studio und der Conversational Analytics API zu untersuchen.

Anwendungsfälle

Mit AlloyDB AI können Sie viele Arten von generativen KI-Anwendungen direkt in Ihrer Datenbank erstellen.

Suche und Informationsabruf	Einzelhandelssuche: Mit den hybriden Suchfunktionen in AlloyDB können Sie Ihren Nutzern mit geringer Latenz hochrelevante Produktsuchergebnisse liefern. Dazu werden die besten Funktionen für den lexikalischen Abgleich von Keywords, die semantische Suche und das intelligente Re-Ranking verwendet. Abgleich klinischer Studien: Beschleunigen Sie die medizinische Forschung und die Patientenrekrutierung, indem Sie Patienten mit aktiven klinischen Studien abgleichen und strukturierte medizinische Messwerte mit unstrukturierten Arztnotizen und klinischen Symptomen kombinieren. Patentsuche: Optimieren Sie die Recherche zu geistigem Eigentum, indem Sie genaue Suchvorgänge nach Patentklassifizierungscodes mit abstrakten konzeptionellen Ähnlichkeitssuchen kombinieren und automatisch Zusammenfassungen der übereinstimmenden Anmeldungen für Rechtsteams erstellen.
Generative KI und Agenten	Retrieval-Augmented Generation (RAG): Automatisieren Sie die Einbettungsgenerierung und Indexierung unstrukturierter Dokumente direkt in Ihrer Datenbank, um leistungsstarke RAG-Wissensdatenbanken zu erstellen. Intelligenter Kundensupport: Kundenanfragen mithilfe von Keyword- und semantischer Suche beantworten. Schritte zur Fehlerbehebung abrufen und Agent-Tools verwenden, um sicher auf den Kaufverlauf zuzugreifen und personalisierten Support zu erhalten. Konversationelle BI und SQL-Berichte in natürlicher Sprache: Ermöglichen Sie nicht technischen Geschäftsanwendern, komplexe Datenbankabfragen in natürlicher Sprache auszuführen und Fragen in natürlicher Sprache dynamisch in sichere SQL-Abfragen zu übersetzen.
Analyse und Inferenz	Transaktionsanreicherung und Betrugserkennung: Unstrukturierte Kreditkartentransaktionsmemos werden in Echtzeit in saubere, strukturierte Händler- und Risikodaten geparst und angereichert. Außerdem werden Vorhersageprüfungen direkt in SQL ausgeführt. Vorbeugende Instandhaltung in der Fertigung: Prognostizieren und minimieren Sie Maschinenausfälle, indem Sie Sensorausfälle direkt anhand von Zeitreihen-Telemetriedaten vorhersagen. Gleichen Sie Geräteanomalien mithilfe der Hybridsuche mit Reparaturtickets und Gerätehandbüchern ab. Automatisiertes Feedback und Sentimentanalyse: Verarbeiten und analysieren Sie Rohdaten aus Kundenrezensionen, Umfrageantworten oder Anruflisten direkt in Ihrer SQL-Datenbank mit integrierten KI-Funktionen, um die Stimmung zu extrahieren und Zusammenfassungen zu erstellen, ohne externe ETL-Pipelines zu verwenden.

Kundenberichte

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