ドキュメントの最新情報

技術ガイド

ガイド

AlloyDB AI の AI.Forecast 関数を使用して、運用データで時系列予測を行う方法について説明します。この関数には、Google Research の TimeFM モデルのサポートが組み込まれています。

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検索パフォーマンスに最適化されたインデックス、またはインデックスのビルド時間と検索パフォーマンスのバランスが取れたインデックスを自動的に作成します。

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AlloyDB AI を使用してデータに対するベクトルエンベディングを自動生成するスケーラブルなソリューションについて説明します。

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AlloyDB AI の ScaNN インデックスの自動メンテナンスを使用して、ベクトル検索の高速性と精度を維持します。

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ワークロード、ネットワークトポロジ、安全な接続の要件に最適な接続オプションを選択します。

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データベースの要件をサポートするマシンタイプを確認します。

AlloyDB AI のマネージド機能を使用して、運用ワークロードをベクトル検索対応にします。

ブログ

Google Research の TimeFM モデルを活用して、AlloyDB に保存されたデータに対して時系列予測を行います。

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Antigravity と Gemini 3 を使用して、自然言語を使用して PostgreSQL で構築します。

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TimesFM を活用した AlloyDB のネイティブ時系列予測について説明します。

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AlloyDB AI がベクトルインデックスを自動的に維持し、大規模なベクトル検索のパフォーマンスを維持する方法について説明します。