Was ist AlloyDB AI?

Mit AlloyDB AI können Sie generative KI direkt in Ihren Betriebsdaten in AlloyDB for PostgreSQL und AlloyDB Omni nutzen. Durch die Einbindung von KI-Modellinferenz, PostgreSQL-Vektorsuche, hybrider Suche und KI-Agentenschnittstellen direkt in die Datenbank-Engine kann Ihre Datenbank mit AlloyDB AI Daten mithilfe von KI-Modellen verarbeiten und abfragen. Sie können KI-Anwendungen mit niedriger Latenz und Produktionsqualität erstellen, ohne die Komplexität, Latenz und Kosten für die Verwaltung separater Transaktions-, Volltext- und Vektor-Engines.

Weitere Informationen zu AlloyDB AI

 -Ergebnis-Zusammenfassung

Kombinieren Sie PostgreSQL-Vektorsuche, Stichwortsuche und Re-Ranking. Mit Adaptive Filtering erhalten Sie eine 10‑mal schnellere ScaNN-Suche und mit der spaltenbasierten Engine von AlloyDB eine 4‑mal schnellere HNSW-Suche.

 -Funktionen – Übersicht

Führen Sie Modellinferenz und Einbettungserstellung in der Datenbank direkt in SQL aus. Verwenden Sie Smart Batching, lokale Proxymodelle und TimesFM-Prognosen, um KI-Funktionen zu beschleunigen und zu skalieren.

Entwicklung und Schnittstellen von KI-Agenten

KI-Agenten mit Echtzeitdatensätzen unterlegen. Mit MCP erstellen, Arbeitsspeicher verwalten und LangChain oder LlamaIndex verwenden. Aktivieren Sie die konversationelle Analyse und Abfragen in natürlicher Sprache mit der QueryData API.

Funktionen für generative KI in AlloyDB

AlloyDB AI organisiert seine Funktionen in drei Säulen, um die Erstellung von KI-Anwendungen zu erleichtern.

AlloyDB AI bietet eine einheitliche Suchfunktion, indem es leistungsstarke Vektorsuche, Volltextsuche mit Stichwörtern, strukturierte SQL-Filterung und Re-Ranking in einer einzigen Datenbank-Engine kombiniert. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Suche.

KI-Funktionen

Führen Sie KI-Modelle direkt in Ihren SQL-Abfragen aus, um Daten zu analysieren, Text zu generieren oder Trends vorherzusagen. AlloyDB AI verwaltet die Modellverbindungen, sodass Sie keine externen Orchestrierungstools oder komplexen Code benötigen. Da alles in der Datenbank ausgeführt wird, müssen Sie Ihre Daten nicht in externe Vektor-Engines exportieren. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Funktionen.

  • Einbettungsfunktionen: Generieren Sie Abfrageeinbettungen für die semantische Suche zur Laufzeit mit der ai.embedding() Funktion, und erstellen Sie mit ai.initialize_embeddings() und ai.refresh_embeddings() in wenigen Minuten Millionen von Einbettungen.
  • Aufgabenspezifische Funktionen: Führen Sie semantische Auswertungen mit ai.if() und ai.rank() aus, ermitteln Sie die Nutzerstimmung mit analyze_sentiment() und fassen Sie Text mit summarize() zusammen.
  • Smart Batching: Optimieren Sie die Abfrageleistung und senken Sie die Netzwerklatenz mit Smart Batching für KI Funktionen, um eine schnellere Inferenz als bei Aufrufen pro Zeile zu erzielen (unterstützt ai.if() und ai.rank()).
  • Proxymodelle: Trainieren Sie hochgenaue lokale Ersatzmodelle mit optimierten Funktionen, um ai.if() Auswertungen schneller und kostengünstiger als mit Remote-LLM Aufrufen auszuführen.
  • TimesFM-Prognosen: Prognostizieren Sie zukünftige Trends direkt aus Ihren Datenbank tabellen mit der integrierten Zeitreihenprognosefunktion ai.forecast().

Agentenentwicklung, RAG und integrierte Schnittstellen

AlloyDB AI unterlegt Ihre KI-Agenten mit Echtzeitdatensätzen aus der Datenbank über integrierte Schnittstellen. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Tools.

  • Remote-MCP-Server: Verbinden Sie autonome KI-Agenten mit Ihrer Datenbank über einen vollständig verwalteten MCP-Server (Model Context Protocol) der in Identity and Access Management (IAM) authentifizierung, die Agent Registry und Model Armor eingebunden ist.
  • Agentenspeicher: Speichern Sie den Unterhaltungsverlauf, den Wissens kontext und den Status Ihres Agenten mit der hybriden Suche für den Abruf mit niedriger Latenz.
  • Offenes Framework-Ökosystem: Unterlegen Sie Ihre Agenten-Workflows mit offiziellen AlloyDB-Integrationen für LangChain, LlamaIndex, und die MCP Toolbox for Databases.
  • QueryData: Ermöglichen Sie Geschäftsnutzern und Analysten, Datenbankschemas in Alltagssprache abzufragen. Die QueryData API unterstützt die konversationelle Analyse. Dabei werden Kontextsets verwendet, die Vorlagen, Facetten und Suchanfragen für Werte enthalten, um natürliche Sprache in sichere SQL-Abfragen zu übersetzen.

Anwendungsfälle

Mit AlloyDB AI können Sie viele Arten von Anwendungen für generative KI direkt in Ihrer Datenbank erstellen.

Suche und Informationsabruf aus Datenbanken

Suche und Informationsabruf

Einzelhandelssuche: Stellen Sie Ihren Nutzern mit niedriger Latenz hochrelevante Produktsuchergebnisse zur Verfügung, indem Sie die besten Funktionen für den lexikalischen Abgleich von Stichwörtern, die semantische Suche und das intelligente Re-Ranking mit den hybriden Suchfunktionen von AlloyDB nutzen.

Abgleich für klinische Studien: Beschleunigen Sie die medizinische Forschung und die Rekrutierung von Patienten, indem Sie Patienten mit aktiven klinischen Studien abgleichen, und strukturierte medizinische Messwerte mit unstrukturierten Arztnotizen und klinischen Symptomen kombinieren.

Patentsuche: Optimieren Sie die Recherche zu geistigem Eigentum indem Sie genaue Abfragen von Patentklassifizierungscodes mit abstrakten konzeptionellen Ähnlichkeitssuchen kombinieren und passende Anmeldungen automatisch für Rechtsteams zusammenfassen.

Generative KI und Datenbank-Agents

Generative KI und Agenten

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Automatisieren Sie die Einbettungserstellung und Indexierung unstrukturierter Dokumente direkt in Ihrer Datenbank, um leistungsstarke RAG-Wissensdatenbanken zu erstellen.

Intelligenter Kundensupport: Beantworten Sie Kundenanfragen mit der Stichwort- und der semantischen Suche. Rufen Sie Schritte zur Fehlerbehebung ab und verwenden Sie Agententools, um sicher auf die bisherigen Käufe zuzugreifen und personalisierten Support zu bieten.

Konversationelle BI und natürliche Sprache zu SQL-Berichterstellung: Ermöglichen Sie nicht technischen Geschäftsnutzern, komplexe Datenbankabfragen in natürlicher Sprache auszuführen und Fragen in natürlicher Sprache dynamisch in sichere SQL-Abfragen zu übersetzen.

Datenanalyse und Datenbankinferenz

Analyse und Inferenz

Transaktionsanreicherung und Betrugserkennung: Analysieren und bereichern Sie unstrukturierte Kreditkartentransaktionsnotizen in Echtzeit zu sauberen, strukturierten Händler- und Risikodaten und führen Sie Vorhersageprüfungen direkt in SQL aus.

Vorausschauende Instandhaltung in der Fertigung: Sagen Sie Ausfallzeiten von Maschinen voraus und minimieren Sie sie, indem Sie Sensorausfälle direkt anhand von Zeitreihen-Telemetriedaten prognostizieren und Geräteanomalien mit Reparaturtickets und Gerätehandbüchern über die hybride Suche abgleichen.

Automatisierte Feedback- und Sentimentanalyse: Verarbeiten und analysieren Sie Rohdaten aus Kundenrezensionen, Umfrageantworten oder Anruflisten direkt in Ihrer SQL-Datenbank. Mit den integrierten KI-Funktionen können Sie Stimmungen extrahieren und Zusammenfassungen erstellen, ohne externe ETL-Pipelines zu benötigen.

Kundenberichte

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Abbildung von ID.me-Datenbanken, die eine Kundengeschichte darstellen

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Von der Abfrage zum Warenkorb: Target überarbeitet die Suchleiste mit AlloyDB AI.

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Abbildung: Beschleunigung der Vektorsuche

Erfahren Sie, wie AlloyDB die Leistung von pgvector-HNSW-Abfragen mit der integrierten spaltenbasierten Engine um bis zu 4‑mal beschleunigt.