向量輔助功能總覽

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Vector Assist 是 AlloyDB Omni 擴充功能，可簡化向量工作負載的部署和管理作業。這個架構提供宣告式 SQL 架構，可協助您設定可部署於正式環境的向量搜尋功能，例如嵌入生成、查詢最佳化和索引建立。這個架構可透過下列方式，降低向量工作負載的複雜度：

  • 簡化意圖宣告：使用 SQL 函式宣告需求 (例如資料表、文字資料欄或目標召回)。
  • 自動化最佳做法：生成最佳化的 SQL 指令 (也稱為建議)，使用您定義的向量規格和最佳化的自動調整演算法 (可計算最佳索引設定)，設定向量工作負載。
  • 提供透明度和控制權：自動執行工作時，系統會清楚說明每項建議，讓您按照自己的步調查看、修改及套用建議。
  • 加快原型設計速度：快速部署經過微調的向量搜尋設定，縮短從概念到正式環境的時間。
  • 著重於易用性：簡化語意搜尋的複雜度，消除業務和工程需求之間的落差。

有了向量輔助功能，您就能透過簡化的設定，建構具備語意搜尋功能的端對端應用程式。

向量輔助功能的運作方式

使用向量輔助功能時，您必須定義向量規格。框架會使用這些向量規格，產生建立向量索引所需的步驟。向量輔助功能會輸出部署向量工作負載所需的步驟，做為建議。每次修改向量規格時，向量輔助功能都會重新產生建議。

按照上述建議步驟生成向量索引後，即可使用向量輔助功能生成最佳化搜尋查詢。

Vector Assist 規格

如要使用向量輔助功能，第一步是設定向量索引規格，也就是向量規格。向量規格是物件，可定義向量工作負載的意圖和需求。其中包含所有必要資訊，包括：

  • 資料表和相關資料欄 (文字或向量)
  • 嵌入模型偏好設定 (如果使用嵌入生成功能)
  • 偏好的索引類型：HNSW 或 IVFFlat。不支援 ScaNN。
  • 搜尋查詢的目標召回率
  • 記憶體限制

您可以使用 vector_assist.define_spec 函式定義向量規格，並隨時修改。系統會為每項規格指派專屬 ID，並儲存在名為 vector_assist.VECTOR_SPECS 的資料表中。

向量輔助功能會推論規格輸入內容，並使用最佳化的自動調整演算法，計算出最佳索引設定。雖然向量輔助功能會使用這些值來簡化開發程序，但您仍可依偏好自訂這些值。

向量輔助建議

定義向量規格後，向量輔助功能會處理輸入內容並產生建議。這些建議會列出實用步驟 (通常是 SQL 指令)，您必須按照順序執行，才能依據規格部署向量工作負載。每項建議都包含下列資訊：

  • 要執行的 SQL 查詢。
  • 詳細說明查詢內容和建議原因。
  • 潛在取捨或成本的相關資訊，例如預估索引大小或建構時間。

向量輔助功能會將建議儲存在名為 vector_assist.RECOMMENDATIONS 的資料表中，您可以逐一或整體查看、修改及套用建議。

每次修改工作負載的向量規格時，向量輔助功能都會重新產生建議，以符合更新後的規格。

限制

在 AlloyDB Omni 執行個體使用向量輔助功能時，請注意下列限制：

  • 向量輔助功能僅支援 PostgreSQL 17 以上版本。
  • 雖然向量輔助功能支援所有 pgvector 版本，但建議您使用最新版本，以獲得最佳效能和功能支援。詳情請參閱pgvector變更記錄。
  • 如果執行個體使用 google_ml_integration 擴充功能生成嵌入，則使用向量輔助功能時，也須遵守相關限制。詳情請參閱「AlloyDB Omni 註冊及呼叫遠端 AI 模型總覽」。
  • Vector Assist 僅支援 HNSW 和 IVFFlat 索引類型。不支援 ScaNN 索引類型。
  • 向量輔助功能僅支援文字嵌入模型，可自動生成嵌入內容，並使用 text_column_name 做為輸入參數。如果向量工作負載需要多模態嵌入模型，請使用 google_ml_integration 擴充功能或其他擴充功能，手動生成這些嵌入，然後使用向量輔助功能，對這些嵌入啟用語意搜尋。

後續步驟