Compila aplicaciones de IA generativa con AlloyDB AI

AlloyDB AI proporciona un conjunto integrado de capacidades de IA y aprendizaje automático (AA) en AlloyDB para PostgreSQL que te permite crear aplicaciones de IA generativa con los datos de tu base de datos operativa. Puedes ejecutar búsquedas de similitud de vectores de alta velocidad, traducir preguntas en lenguaje natural a consultas en SQL y llamar a modelos fundacionales de Gemini Enterprise Agent Platform, OpenAI y Anthropic directamente desde SQL.

Para simplificar el proceso de creación de aplicaciones de IA, AlloyDB proporciona las siguientes extensiones:

  • Extensión vector: La extensión estándar pgvector de PostgreSQL está personalizada para AlloyDB y se conoce como vector. Admite el almacenamiento de embeddings generados en una columna de vectores. La extensión también agrega compatibilidad con las funciones de cuantización escalar para crear índices IVF. También puedes crear un índice IVFFlat o un índice HNSW que estén disponibles con pgvector de stock.

  • Extensión alloydb_scann: La alloydb_scann extensión implementa un índice de vecino más cercano altamente eficiente con tecnología del algoritmo ScaNN.

    Puedes usar la extensión alloydb_scann con PostgreSQL 14, 15, 16 y 17.

  • Extensión google_columnar_engine: El índice ScaNN se puede cargar en el motor de columnas para acelerar aún más la Vector Search.

  • Extensión google_ml_integration: La extensión google_ml_integration proporciona funciones IA para generar embeddings, clasificación semántica y, también, implementar filtros, uniones y generación o resumen de texto basados en IA. Esta extensión también proporciona funciones para registrar metadatos para modelos de IA. Luego, los metadatos registrados se usan para llamar a las predicciones de estos modelos.

  • Extensión alloydb_ai_nl: La extensión alloydb_ai_nl permite a los desarrolladores crear aplicaciones que responden con precisión y seguridad las preguntas en lenguaje natural de los usuarios finales sobre los datos de la base de datos de AlloyDB. Esto hace que los datos sean accesibles para los usuarios que no son expertos en escribir en SQL.

Estos son algunos casos de uso que permiten estas extensiones:

  • Vector Search: Usa AlloyDB para almacenar embeddings de vectores y realizar búsquedas de similitud altamente eficientes. Puedes generar un índice de vecino más cercano altamente eficiente con tecnología del algoritmo ScaNN.

  • Realiza consultas inteligentes en SQL con las funciones de AlloyDB AI: Usa la IA directamente en tus consultas en SQL. Esto te permite reclasificar los resultados de la búsqueda para obtener una mayor relevancia, integrar el lenguaje natural en tus consultas en SQL y generar embeddings multimodales para Vector Search.

  • Llama a modelos con extremos de modelos: Registra modelos de IA como extremos de modelos y llama a los extremos desde AlloyDB para generar embeddings, llamar a predicciones o realizar búsquedas de similitud.

  • Genera embeddings y llama a predicciones: Usa modelos de embedding de texto de Gemini Enterprise Agent Platform o extremos de modelos registrados para generar texto o embeddings multimodales.

  • Genera sentencias de SQL a partir del lenguaje natural: Agrega capacidades de lenguaje natural a tu aplicación e interactúa con AlloyDB haciendo preguntas en lenguaje natural. Luego, AlloyDB AI procesa las preguntas en lenguaje natural para generar automáticamente una consulta en SQL precisa que recupera la respuesta.

¿Qué sigue?