Das ist neu in der Dokumentation

Wenn Sie sich über die neuesten Funktionen von AlloyDB for PostgreSQL und AlloyDB AI auf dem Laufenden halten möchten, können Sie sich die aktuellen technischen Leitfäden und Engineering-Blogpostszu Vektorsuche, automatisierten Einbettungen, Zeitreihenprognosen,Konnektivität und Maschinentypsauswahl ansehen.

Technische Anleitungen

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Hier erfahren Sie, wie Sie mit der AI.Forecast-Funktion von Zeitreihenprognosen für Ihre operativen Daten erstellen können. Die Funktion bietet integrierte Unterstützung für das TimeFM-Modell von Google Research.

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Erstellen Sie automatisch Indexe, die für die Suchleistung optimiert sind oder ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Indexerstellungszeiten und Suchleistung bieten.

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Mit eine skalierbare Lösung für die automatische Generierung von Vektoreinbettungen für Ihre Daten entdecken.

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Verwenden Sie die automatische Wartung von für ScaNN-Indexe, damit Ihre Vektorsuchen schnell und genau bleiben.

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Wählen Sie eine Verbindungsoption aus, die am besten zu Ihrer Arbeitslast, Netzwerktopologie und Ihren Anforderungen an eine sichere Verbindung passt.

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Hier erfahren Sie, welche Maschinentypen Ihre Datenbankanforderungen unterstützen.

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Beschleunigen Sie die Einführung von KI im Unternehmen mit skalierbaren, automatisierten Vektoreinbettungen.

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Mit den verwalteten Funktionen von können Sie Ihre operative Arbeitslast für die Vektorsuche vorbereiten.

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Zeitreihenprognosen für Ihre in gespeicherten Daten mit dem TimeFM-Modell von Google Research erstellen.

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Mit Antigravity und Gemini 3 können Sie PostgreSQL in natürlicher Sprache verwenden.

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Informationen zu nativen Zeitreihenprognosen in , unterstützt von TimesFM.

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Hier erfahren Sie, wie Vektorindexe automatisch verwaltet, damit Ihre Vektorsuche auch bei großen Datenmengen leistungsfähig bleibt.