AlloyDB Omni と AlloyDB AI の実践的な Codelab で、データベースのデプロイと管理、ローカル AI モデルの実行、ベクトル検索の実行方法を学習します。また、検索拡張生成（RAG）アプリケーションを構築する方法や、Model Context Protocol（MCP）を使用して AI エージェントを統合する方法についても学習できます。
デプロイと運用
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単一の Compute Engine VM に AlloyDB Omni をデプロイする
Compute Engine 仮想マシン（VM）をプロビジョニングし、RPM パッケージを使用して AlloyDB Omni をインストールします。
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Kubernetes で AlloyDB Omni をデプロイして管理する
Google Kubernetes Engine（GKE）Autopilot クラスタまたは独自の Kubernetes クラスタに AlloyDB Omni Kubernetes Operator をインストールし、データベースのライフサイクル オペレーションを管理します。
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RPM オーケストレーターを使用して Compute Engine VM に AlloyDB Omni 高可用性クラスタをデプロイする
RPM オーケストレーターを使用して、Compute Engine VM に高可用性（HA）AlloyDB Omni クラスタをデプロイします。
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AlloyDB Omni を使用した論理レプリケーション
Compute Engine VM に複数の AlloyDB Omni インスタンスをデプロイし、
pglogical拡張機能を使用してインスタンス間の論理レプリケーションを構成します。 -
pgBackRest を使用して AlloyDB Omni RPM デプロイメントを S3 互換ストレージにバックアップおよび復元する
S3 互換のオブジェクト ストレージを使用して AlloyDB Omni RPM デプロイメントをバックアップおよび復元するように pgBackRest を構成します。
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RPM オーケストレーターを使用して AlloyDB Omni を S3 互換ストレージにバックアップおよび復元する
RPM オーケストレーターを使用して、AlloyDB Omni 高可用性（HA）クラスタを S3 互換のオブジェクト ストレージにバックアップして復元します。
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AlloyDB Omni RPM デプロイで透過的データ暗号化（TDE）を有効にする
ファイル KMS を使用して AlloyDB Omni RPM デプロイで透過的データ暗号化（TDE）を構成して有効にし、ディスクレベルのデータ暗号化を検証します。
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AlloyDB Omni でカラム型エンジンを使用して分析クエリを高速化する
Compute Engine VM に AlloyDB Omni をデプロイし、データを読み込んで、カラム型エンジンを使用して分析クエリを高速化します。
ローカル AI モデルとオープン AI モデル
ベクトル検索、AI 関数、RAG
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AlloyDB AI でベクトル エンベディングを使ってみる
AlloyDB AI と Vertex AI を使用して、ベクトル エンベディングの生成、ベクトル インデックスの作成、類似検索の実行を行います。
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AlloyDB for PostgreSQL を使用してベクトル エンベディングを大規模に生成する
ベクトル エンベディングをバッチでバックフィルし、新しい行を自動的に埋め込む増分トリガーを設定して、AlloyDB AI を使用してハイブリッド ベクトル検索と SQL 検索を実行します。
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データベース向け MCP ツールボックスを使用した AlloyDB for PostgreSQL RAG アプリケーション
AlloyDB でデータベース向け MCP ツールボックスを構成し、インタラクティブな RAG アプリケーションを構築します。
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AlloyDB AI 演算子と再ランキング
SQL クエリでセマンティック検索、セマンティック結合、結果の再ランキングに AlloyDB AI 演算子を使用します。