AlloyDB Omni 및 AlloyDB AI를 위한 실습형 Codelab을 살펴보고 데이터베이스를 배포 및 관리하고, 로컬 AI 모델을 실행하고, 벡터 검색을 수행하는 방법을 알아보세요. 또한 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 빌드하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 AI 에이전트를 통합하는 방법도 알아볼 수 있습니다.
배포 및 운영
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단일 Compute Engine VM에 AlloyDB Omni 배포
Compute Engine 가상 머신(VM)을 프로비저닝하고 RPM 패키지를 사용하여 AlloyDB Omni를 설치합니다.
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Kubernetes에서 AlloyDB Omni 배포 및 관리
Google Kubernetes Engine(GKE) Autopilot 클러스터 또는 자체 Kubernetes 클러스터에 AlloyDB Omni Kubernetes 연산자를 설치하고 데이터베이스 수명 주기 작업을 관리합니다.
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RPM 조정자를 사용하여 Compute Engine VM에 AlloyDB Omni 고가용성 클러스터 배포
RPM 조정자를 사용하여 Compute Engine VM에 고가용성(HA) AlloyDB Omni 클러스터를 배포합니다.
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AlloyDB Omni를 사용한 논리 복제
Compute Engine VM에 여러 AlloyDB Omni 인스턴스를 배포하고
pglogical확장 프로그램을 사용하여 인스턴스 간에 논리적 복제를 구성합니다. -
pgBackRest를 사용하여 AlloyDB Omni RPM 배포를 S3 호환 스토리지에 백업 및 복원
S3 호환 객체 스토리지를 사용하여 AlloyDB Omni RPM 배포를 백업하고 복원하도록 pgBackRest를 구성합니다.
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RPM 조정자를 사용하여 S3 호환 스토리지에 AlloyDB Omni 백업 및 복원
RPM 조정자를 사용하여 AlloyDB Omni 고가용성(HA) 클러스터를 S3 호환 객체 스토리지에 백업하고 복원합니다.
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AlloyDB Omni RPM 배포에서 투명한 데이터 암호화(TDE) 사용 설정
File KMS를 사용하여 AlloyDB Omni RPM 배포에서 투명한 데이터 암호화(TDE)를 구성 및 사용 설정하고 디스크 수준 데이터 암호화를 확인합니다.
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AlloyDB Omni에서 열 기반 엔진으로 분석 쿼리 가속화
Compute Engine VM에 AlloyDB Omni를 배포하고 데이터를 로드한 후 열 기반 엔진을 사용하여 분석 쿼리를 가속화합니다.
로컬 및 개방형 AI 모델
벡터 검색, AI 함수, RAG
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AlloyDB AI에서 벡터 임베딩 시작하기
AlloyDB AI 및 Vertex AI를 사용하여 벡터 임베딩을 생성하고, 벡터 색인을 만들고, 유사성 검색을 실행합니다.
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PostgreSQL용 AlloyDB를 사용하여 대규모로 벡터 임베딩 생성
AlloyDB AI를 사용하여 벡터 임베딩을 일괄적으로 백필하고, 새 행을 자동으로 임베딩하는 증분 트리거를 설정하고, 하이브리드 벡터 및 SQL 검색을 실행합니다.
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데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용한 PostgreSQL용 AlloyDB RAG 애플리케이션
AlloyDB를 사용하여 데이터베이스용 MCP 도구 상자를 구성하고 대화형 RAG 애플리케이션을 빌드합니다.
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AlloyDB AI 연산자 및 순위 재지정
SQL 쿼리에서 시맨틱 검색, 시맨틱 조인, 결과 재정렬에 AlloyDB AI 연산자를 사용합니다.