Build generative AI applications using AlloyDB AI

בתור מסד נתונים שתואם ל-PostgreSQL, ‏ AlloyDB משתלב בצורה חלקה עם הכלים והמסגרות שנתמכים על ידי PostgreSQL, בנוסף לשירותים אחרים בסביבת Google Cloud .

‫AlloyDB AI מספק חבילה של תכונות AI ו-ML שמאפשרות לכם ליצור אפליקציות מבוססות-AI גנרטיבי. התכונות האלה מאפשרות לכם לפתח אפליקציות עם יכולות כמו חיפוש וקטורי של דמיון סמנטי, שאילתות בשפה טבעית ושילוב עם מודלים של למידת מכונה של ספקים כמו Google,‏ OpenAI ו-Anthropic.

כדי לפשט את תהליך הפיתוח של אפליקציות AI, ‏ AlloyDB מספק את התוספים הבאים:

  • ‫vector: התוסף הרגיל pgvector PostgreSQL מותאם ל-AlloyDB, ונקרא vector. הוא תומך באחסון של הטמעות שנוצרו בעמודת וקטור. בנוסף, התוסף תומך בתכונות של כימות סקלרי ליצירת אינדקסים של IVF. אפשר גם ליצור IVFFlat מדד או HSNW מדד שזמינים עם מניות pgvector.

  • התוסף alloydb_scann: התוסף alloydb_scann מטמיע אינדקס יעיל מאוד של השכן הקרוב ביותר, שמבוסס על אלגוריתם ScaNN.

    אפשר להשתמש בתוסף alloydb_scann ב-PostgreSQL 14,‏ 15,‏ 16 ו-17.

  • תוסף google_columnar_engine: אפשר לטעון את אינדקס ScaNN למנוע מבוסס-עמודות כדי להאיץ עוד יותר את חיפוש הווקטורים.

  • תוסף google_ml_integration: התוסף google_ml_integration מספק פונקציות AI ליצירת הטמעות, דירוג סמנטי והטמעה של מסננים, הצטרפויות וסיכומים או יצירה של טקסט מבוססי-AI. התוסף הזה מספק גם פונקציות לרישום מטא-נתונים של מודלים של AI. המטא-נתונים הרשומים משמשים להפעלת חיזויים מהמודלים האלה.

  • ‫alloydb_ai_nl: התוסף alloydb_ai_nl מאפשר למפתחים ליצור אפליקציות שמספקות תשובות מדויקות ומאובטחות לשאלות בשפה טבעית של משתמשי קצה לגבי נתונים במסד הנתונים של AlloyDB. כך המשתמשים יכולים לגשת לנתונים גם אם הם לא מיומנים בכתיבת SQL.

הנה כמה תרחישי שימוש שמתאפשרים באמצעות התוספים האלה:

  • חיפוש וקטורי: אפשר להשתמש ב-AlloyDB כדי לאחסן הטמעות וקטוריות ולבצע חיפושי דמיון יעילים במיוחד. אתם יכולים ליצור אינדקס יעיל מאוד של השכן הקרוב ביותר שמבוסס על אלגוריתם ScaNN.

  • ביצוע שאילתות SQL חכמות באמצעות פונקציות AI של AlloyDB: שימוש ב-AI ישירות בשאילתות SQL. כך תוכלו לדרג מחדש את תוצאות החיפוש כדי להגביר את הרלוונטיות שלהן, לשלב שפה טבעית בשאילתות SQL וליצור הטמעות מולטימודאליות לחיפוש וקטורי.

  • הפעלת מודלים באמצעות נקודות קצה של מודלים: אפשר לרשום מודלים של AI כנקודות קצה של מודלים ולהפעיל את נקודות הקצה מתוך AlloyDB כדי ליצור הטבעות, להפעיל תחזיות או לבצע חיפושים של דמיון.

  • יצירת הטבעות (embeddings) והפעלת חיזויים: משתמשים במודלים של הטבעת טקסט ב-Vertex AI או בנקודות קצה של מודלים רשומים כדי ליצור הטבעות של טקסט או של נתונים מולטימודאליים.

  • יצירת הצהרות SQL משפה טבעית: הוספת יכולות של שפה טבעית לאפליקציה ואינטראקציה עם AlloyDB באמצעות שאלות בשפה טבעית. לאחר מכן, שאלות בשפה טבעית מעובדות על ידי AlloyDB AI כדי ליצור באופן אוטומטי שאילתת SQL מדויקת שמחלצת את התשובה.

המאמרים הבאים