Vector Search 2.0

A Pesquisa Vetorial 2.0 é um Google Cloud produto projetado como um mecanismo de pesquisa nativo de IA totalmente gerenciado e com ajuste automático. Embora Google Cloud's a Pesquisa Vetorial atual seja um sistema de índice de vizinho mais próximo aproximado (ANN) como serviço, a Pesquisa Vetorial 2.0 evolui esse conceito para um sistema abrangente de armazenamento e recuperação. Em vez de gerenciar índices como o recurso principal, você trabalha com coleções de objetos de dados.

A arquitetura do mecanismo de pesquisa oferece um mecanismo de armazenamento replicado e escalonável, tornando a Pesquisa Vetorial 2.0 uma única fonte de dados unificada para seus aplicativos de IA e eliminando a necessidade de armazenamento de dados auxiliares.

Dentre os principais benefícios estão:

  • Fácil para desenvolvedores:comece rapidamente com bibliotecas de cliente intuitivas que exigem um código mínimo. O sistema é ajustado automaticamente para manter o alto desempenho, abstraindo a infraestrutura subjacente para que você não precise configurar VMs ou réplicas.

  • Integração e avaliação rápidas:crie coleções, adicione seus dados e comece a pesquisar rapidamente.

  • Armazenamento de dados unificado:armazene, recupere e filtre seus documentos por similaridade de vetor e dados de payload, tudo em um só lugar.

  • Recursos avançados:preencha automaticamente os campos de incorporação usando modelos integrados, explore seus dados com recursos de consulta avançados, traga suas próprias incorporações (BYOE) e crie índices rapidamente para escalonar o desempenho.

  • Preços simplificados:os preços adaptáveis apresentam dois modelos: com base no uso para cargas de trabalho menores e com base em recursos para desempenho ajustado.

A Pesquisa Vetorial 2.0 mantém o alto desempenho e a escalonabilidade massiva disponíveis na Pesquisa Vetorial 1.0, facilitando o início e o escalonamento.

Conceitos

Antes de começar, é útil entender os seguintes conceitos da Pesquisa Vetorial 2.0:

  • **Coleção**: um contêiner para um conjunto de objetos JSON relacionados. Isso é semelhante a uma tabela em um banco de dados relacional. É possível criar muitas coleções em um único banco de dados.

  • Objeto de dados: um objeto JSON individual armazenado em uma coleção.

  • Coleção: esquema: Define a estrutura e as restrições dos objetos de dados em uma coleção. Ele pode ser configurado para validações de esquema estritas e flexíveis.

  • Índice de coleção:permite a pesquisa eficiente de vizinhos mais próximos aproximados (ANN) em objetos de dados em uma coleção. Uma coleção pode ter vários índices, como um para cada campo de vetor nos objetos de dados.

Regiões compatíveis

Há suporte nas seguintes regiões:

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

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