Vector Search 2.0

Vector Search 2.0 es un Google Cloud producto diseñado desde cero como un motor de búsqueda nativo de IA, completamente administrado y con ajuste automático. Si bien Google Cloud's la búsqueda de vectores existente es un potente sistema de índice como servicio de vecinos más cercanos aproximados (ANN) , Vector Search 2.0 evoluciona este concepto en un sistema integral de almacenamiento y recuperación. En lugar de administrar los índices como el recurso principal, trabajarás con colecciones de objetos de datos.

La arquitectura del motor de búsqueda proporciona un motor de almacenamiento replicado y escalable, lo que convierte a Vector Search 2.0 en una única fuente de datos unificada para tus aplicaciones de IA y elimina la necesidad de almacenamiento de datos auxiliares.

Los beneficios principales son:

  • Fácil para desarrolladores: Comienza rápidamente con bibliotecas cliente intuitivas que requieren un código mínimo. El sistema se ajusta automáticamente para mantener un alto rendimiento, lo que abstrae la infraestructura subyacente para que no tengas que configurar VMs ni réplicas.

  • Incorporación y evaluación rápidas: Crea colecciones, agrega tus datos y comienza a buscar rápidamente.

  • Almacenamiento de datos unificado: Almacena, recupera y filtra tus documentos por similitud vectorial y datos de carga útil, todo en un solo lugar.

  • Funciones potentes: Propaga automáticamente los campos de incorporación con modelos integrados, explora tus datos con capacidades de consulta enriquecidas, trae tus propias incorporaciones (BYOE) y crea índices rápidamente para escalar el rendimiento.

  • Precios simplificados: Los precios adaptables incluyen dos modelos: basado en el uso para cargas de trabajo más pequeñas y basado en recursos para un rendimiento optimizado.

Vector Search 2.0 mantiene el alto rendimiento y la escalabilidad masiva disponibles en Vector Search 1.0, lo que facilita el inicio y el escalamiento.

Conceptos

Antes de comenzar, es útil comprender los siguientes conceptos de Vector Search 2.0:

  • Colección: Es un contenedor para un conjunto de objetos JSON relacionados. Es similar a una tabla en una base de datos relacional. Puedes crear muchas colecciones en una sola base de datos.

  • Objeto de datos: Es un objeto JSON individual almacenado en una colección.

  • Colección: esquema: Define la estructura y las restricciones de los objetos de datos dentro de una colección. Se puede configurar para validaciones de esquema estrictas y relajadas.

  • Índice de colección: Permite una búsqueda eficiente de vecinos más cercanos aproximados (ANN) en los objetos de datos dentro de una colección. Una colección puede tener varios índices, como uno para cada campo vectorial en tus objetos de datos.

Regiones admitidas

Se admiten las siguientes regiones:

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

Próximos pasos