文档更新内容

技术指南

指南

了解如何使用 AlloyDB AI 的 AI.Forecast 函数对运营数据执行时序预测，该函数内置了对 Google 研究的 TimeFM 模型的支持。

指南

自动创建针对搜索性能优化的索引，或在索引构建时间和搜索性能之间取得平衡的索引。

指南

了解 AlloyDB AI 如何提供可扩缩的解决方案，自动生成数据向量嵌入。

指南

使用 AlloyDB AI 的 ScaNN 索引自动维护功能，让向量搜索保持快速准确。

指南

选择最适合您的工作负载、网络拓扑和安全连接要求的连接选项。

指南

了解哪些机器类型可满足您的数据库要求。

博客

博客

利用可扩缩的自动化向量嵌入加速企业 AI 采用。

博客

使用 AlloyDB AI 的托管式功能，让您的运营工作负载做好向量搜索准备。

博客

利用 Google 研究的 TimeFM 模型，对存储在 AlloyDB 中的数据执行时序预测。

博客

使用 Antigravity 和 Gemini 3 通过自然语言使用 PostgreSQL 进行构建。

博客

了解由 TimesFM 提供支持的 AlloyDB 原生时序预测功能。

博客

了解 AlloyDB AI 如何自动维护向量索引，以确保向量搜索在大规模情况下仍能保持高性能。