Vector Search 2.0

Vector Search 2.0 adalah Google Cloud produk yang dirancang dari awal sebagai mesin penelusuran native AI yang terkelola sepenuhnya dan dapat menyesuaikan diri. Meskipun Google Cloud's Vector Search yang ada adalah sistem indeks tetangga terdekat (ANN) perkiraan yang canggih sebagai layanan, Vector Search 2.0 mengembangkan konsep ini menjadi sistem penyimpanan dan pengambilan yang komprehensif. Daripada mengelola indeks sebagai resource utama, Anda akan menggunakan Koleksi Objek Data.

Arsitektur mesin penelusuran menyediakan mesin penyimpanan yang direplikasi dan dapat diskalakan, sehingga Vector Search 2.0 menjadi satu sumber data terpadu untuk aplikasi AI Anda dan menghilangkan kebutuhan akan penyimpanan data tambahan.

Manfaat utamanya meliputi:

  • Ramah Developer: Mulai dengan cepat menggunakan library klien intuitif yang memerlukan kode minimal. Sistem ini otomatis disesuaikan untuk mempertahankan performa tinggi, mengabstraksi infrastruktur yang mendasarinya sehingga Anda tidak perlu mengonfigurasi VM atau replika.

  • Orientasi &Evaluasi Cepat: Buat Koleksi, tambahkan data Anda, dan mulai penelusuran dengan cepat.

  • Penyimpanan Data Terpadu: Simpan, ambil, dan filter dokumen Anda berdasarkan kemiripan vektor dan data payload, semuanya di satu tempat.

  • Fitur Canggih: Isi kolom embedding secara otomatis menggunakan model bawaan, jelajahi data Anda dengan kemampuan kueri yang kaya, bawa embedding Anda sendiri (BYOE), dan buat indeks dengan cepat untuk meningkatkan performa.

  • Harga yang Disederhanakan: Harga yang dapat disesuaikan memiliki dua model: berbasis penggunaan untuk beban kerja yang lebih kecil dan berbasis resource untuk performa yang disesuaikan.

Vector Search 2.0 mempertahankan performa tinggi dan skalabilitas besar yang tersedia di Vector Search 1.0, sehingga memudahkan Anda untuk memulai dan melakukan penskalaan.

Konsep

Sebelum memulai, sebaiknya pahami konsep Vector Search 2.0 berikut:

  • Koleksi: Container untuk kumpulan objek JSON terkait. Hal ini mirip dengan tabel dalam database relasional. Anda dapat membuat banyak Koleksi dalam satu database.

  • Objek Data: Objek JSON individual yang disimpan dalam Koleksi.

  • Koleksi: skema: Menentukan struktur dan batasan Objek Data dalam Koleksi. Skema ini dapat dikonfigurasi untuk validasi skema yang ketat dan longgar.

  • Indeks Koleksi: Memungkinkan penelusuran tetangga terdekat (ANN) perkiraan yang efisien di seluruh Objek Data dalam Koleksi. Koleksi dapat memiliki beberapa Indeks, seperti satu untuk setiap kolom vektor di Objek Data Anda.

Region yang didukung

Region berikut didukung:

  • asia-east1
  • asia-northeast1
  • asia-southeast1
  • europe-north1
  • europe-west2
  • europe-west4
  • us-central1
  • us-east4
  • us-west1

Apa langkah selanjutnya?