Risolvere i problemi relativi alle funzioni ottimizzate

Questo documento descrive gli errori che potresti riscontrare quando utilizzi le funzioni di AI ottimizzate. Vengono forniti anche esempi di errori e correzioni consigliate.

Prestazioni ridotte previste. La funzione AI ottimizzata non è disponibile

Descrizione

Questo avviso indica che la query è tornata a utilizzare il LLM. Ciò si verifica quando la funzione ottimizzata è ancora in fase di addestramento, non è mai stata preparata, non ha superato il controllo di convalida dell'accuratezza di runtime o se le colonne di contenuti e incorporamenti a cui viene fatto riferimento nella funzione ai.if() non appartengono alla stessa tabella. Per le tabelle più piccole, il modello proxy potrebbe non generalizzare bene e l'accuratezza è in genere inferiore al 95%, quindi AlloyDB utilizza il LLM per impostazione predefinita.

Query di esempio che causa l'errore

EXECUTE positive_reviews_query;
  • Attendi il completamento dell'addestramento della funzione ottimizzata.
  • Assicurati che la query sia preparata correttamente utilizzando l'istruzione PREPARE.
  • Verifica che le colonne di contenuti e incorporamenti a cui viene fatto riferimento nella funzione ai.if() appartengano alla stessa tabella.
  • Le funzioni ottimizzate (anteprima) sono più adatte alle tabelle più grandi. Puoi anche utilizzare le funzioni di AI basate su array per migliorare le prestazioni.

  • Se vuoi ignorare il controllo dell'accuratezza di runtime (ad esempio, negli ambienti di sviluppo), imposta google_ml_integration.runtime_accuracy_check su off per l'intero ambiente di database.

    ALTER DATABASE DATABASE_NAME SET google_ml_integration.runtime_accuracy_check = off;

    Sostituisci DATABASE_NAME con il nome del tuo database.

La query non elabora righe o la preparazione del modello non riesce

Descrizione

Se la query non elabora righe, il motivo principale è che gli incorporamenti non vengono generati o quando l'intera colonna di incorporamenti ha valori NULL. In questo caso, la preparazione della query non riesce perché non campiona le righe con incorporamenti NULL.

  • Genera gli incorporamenti per i tuoi dati prima di utilizzare le funzioni ottimizzate.
  • Assicurati che la colonna di incorporamenti non contenga valori NULL.
  • Le query che differiscono solo per i valori costanti nella clausola WHERE potrebbero comunque utilizzare un modello addestrato esistente.

Prestazioni lente nonostante l'utilizzo di funzioni di AI ottimizzate

Descrizione

Assicurati di non superare la quota di Gemini Enterprise Agent Platform. Anche con le funzioni di AI ottimizzate, il controllo iniziale dell'accuratezza di runtime richiede la chiamata del LLM remoto per un campione di righe. Una quota insufficiente può causare la lentezza o il fallimento di questo controllo iniziale.

Controlla la quota di Agent Platform e richiedi un aumento, se necessario, per assicurarti che il controllo iniziale dell'accuratezza di runtime possa procedere senza ritardi.

ERROR: function ai.if(prompt => text, embedding => vector) does not exist

Descrizione

Se passi il parametro model_id insieme alla colonna di incorporamenti quando chiami la funzione ai.if(), AlloyDB non utilizza il modello proxy addestrato e genera un errore simile al seguente:

testdb=# select ai.if('Is the rating positive?' || review, review_embedding, 'gemini-2.5-pro') from restaurant_reviews;
ERROR:  function ai.if(text, vector, unknown) does not exist
LINE 1: select ai.if('Is the rating positive?' || review, review_embe...
               ^
HINT:  No function matches the given name and argument types. You might need to add explicit type casts.

Assicurati di non passare il valore model_id quando chiami la funzione ai.if(). In questo modo, AlloyDB utilizza il modello proxy addestrato per elaborare la query.