Technische Anleitungen
Zeitachsenprognosen erstellen
Hier erfahren Sie, wie Sie mit der Funktion „AI.Forecast“ von AlloyDB AI Zeitreihenprognosen für Ihre Betriebsdaten erstellen können. Das TimeFM-Modell von Google Research wird dabei unterstützt.
ScaNN-Index im AUTO-Modus erstellen
Automatisch Indexe erstellen, die für die Suchleistung optimiert sind oder bei denen die Indexerstellungszeiten und die Suchleistung ausgewogen sind.
Automatische Vektoreinbettungen für große Tabellen generieren und verwalten
Hier erfahren Sie mehr über eine skalierbare Lösung zum automatischen Generieren von Vektoreinbettungen für Ihre Daten mit AlloyDB AI.
Vektorindexe verwalten
Verwenden Sie die automatische Wartung von AlloyDB AI für ScaNN-Indexe, damit Ihre Vektorsuchen schnell und genau bleiben.
AlloyDB-Verbindungsoptionen kennenlernen
Wählen Sie eine Verbindungsoption aus, die am besten zu Ihrer Arbeitslast, Netzwerktopologie und den Anforderungen an eine sichere Verbindung passt.
Maschinentyp für Ihren AlloyDB-Cluster auswählen
Hier erfahren Sie, welche Maschinentypen Ihre Datenbankanforderungen unterstützen.
Blogs
Automatische Vektoreinbettungen
Die Einführung von KI in Unternehmen mit skalierbaren, automatisierten Vektoreinbettungen beschleunigen
Automatischer Vektorindex + automatische Vektorsuche
Mit den verwalteten Funktionen von AlloyDB AI können Sie Ihre operative Arbeitslast für die Vektorsuche vorbereiten.
Zeitachsenprognosen
Führen Sie Zeitreihenprognosen für Ihre in AlloyDB gespeicherten Daten mit dem TimeFM-Modell von Google Research durch.
AlloyDB Antigravity
Mit Antigravity und Gemini 3 mit PostgreSQL in natürlicher Sprache entwickeln
Zero-Shot-Zeitachsenprognosen in AlloyDB
Hier erfahren Sie mehr über die native Zeitreihenprognose in AlloyDB, die auf TimesFM basiert.
Selbstoptimierende Indexe
Hier erfahren Sie, wie AlloyDB AI Vektorindexe automatisch verwaltet, damit Ihre Vektorsuche auch bei Skalierung leistungsstark bleibt.