在最近的Google Cloud Next活動中，谷歌云發布了令人振奮的消息：AlloyDB AI成為了AlloyDB for PostgreSQL的一部分。這一創新將大型語言模型（LLM）與PostgreSQL數據庫集成，使開發人員能夠構建生成式人工智能（AI）應用程序，同時充分利用內置、端到端的向量嵌入技術來處理實時操作數據。
早前，谷歌云已經推出了對Cloud SQL for PostgreSQL和AlloyDB for PostgreSQL的pgvector支持，為托管數據庫引入了向量搜索操作，允許開發人員存儲LLM生成的向量嵌入并執行相似性搜索。AlloyDB AI建立在標準PostgreSQL提供的基本向量支持之上，為開發人員提供了一種無需專門數據堆；驍祿w移，就能創建和查詢嵌入的能力。
此外，AlloyDB AI還為AlloyDB帶來了其他一些新功能，有助于將實時數據整合到生成式AI應用程序中：
通過與AlloyDB查詢處理引擎的深度集成，加強了向量支持，大幅提高了查詢速度，比標準PostgreSQL查詢快10倍。此外，谷歌還引入了基于ScaNN技術的量化技術，支持四倍向量尺寸和三倍空間縮小。
訪問AlloyDB中的本地模型和Vertex AI中托管的遠程模型，包括自定義和預訓練模型。開發人員可以使用存儲在AlloyDB中的數據來訓練和微調模型，然后將其作為端點部署在Vertex AI上。
集成到人工智能生態系統中，包括Vertex AI擴展（計劃在今年晚些時候發布）和LangChain，這將允許在Vertex AI中調用遠程模型，以實現低延遲、高吞吐量的增強事務，例如使用SQL進行欺詐檢測等應用場景。
AlloyDB AI的優勢：
谷歌云數據庫總經理兼工程副總裁Andi Gutmans在博客中強調了AlloyDB AI的幾個優勢：
AlloyDB AI允許用戶使用簡單的SQL函數將數據輕松轉換為向量嵌入，用于數據庫內的嵌入生成，查詢速度比標準PostgreSQL快10倍。同時，它提供了與開源人工智能生態系統和谷歌云的Vertex AI平臺集成的端到端解決方案，為構建生成式人工智能應用程序提供了有力支持。
關于“Embrace, Extend, and Extinguish”（EEE）的疑慮：
有人可能擔心谷歌是否試圖通過AlloyDB AI來“擁抱、擴展和消滅”PostgreSQL。然而，對此的解釋是，僅僅因為某個公司，尤其是大公司，試圖改進或整合流行的開放項目，并不意味著總是會采取EEE策略。谷歌的動機可能更多地是為了提高產品價值，而不是消除競爭對手。
行業趨勢：
值得注意的是，其他數據庫和公有云提供商也已經支持向量嵌入，包括MongoDB、DataStax的Cassandra數據庫服務Astra、開源的PostgreSQL（通過Pgvector）和Azure Cognitive Search。這表明，向量嵌入技術在數據庫和云領域的應用正在迅速增長。
AlloyDB AI的免費使用：
最后，令人振奮的是，AlloyDB AI可在谷歌云上的AlloyDB Omni和AlloyDB中免費使用，無需額外費用。AlloyDB的定價詳細信息可在谷歌云的定價頁面上查看。
AlloyDB AI的推出為開發人員提供了一個強大的工具，可以更輕松地構建生成式AI應用程序，并加速向量查詢速度。這一創新有望為PostgreSQL用戶提供更多靈活性和性能，同時也推動了數據庫和人工智能領域的發展。無論是在數據分析、欺詐檢測還是其他應用方面，AlloyDB AI都為開發者提供了更廣闊的可能性。
AlloyDB AI的實際應用：
AlloyDB AI的潛力無限，它可以在各種應用場景中發揮關鍵作用。以下是一些實際應用示例：
1.數據分析與洞察力： 數據分析團隊可以使用AlloyDB AI來將數據轉化為向量嵌入，然后快速執行復雜的向量查詢，以獲取有關數據之間關系的深刻見解。這有助于更好地理解客戶行為、市場趨勢和業務績效。
2.欺詐檢測： 銀行和金融機構可以利用AlloyDB AI來實時監測交易數據，并使用向量嵌入來識別潛在的欺詐行為。這可以大大提高欺詐檢測的準確性和效率。
3.自然語言處理（NLP）： 開發人員可以將自然語言文本轉換為向量表示，然后使用AlloyDB AI進行語義相似性搜索。這對于搜索引擎、智能助手和內容推薦系統非常有用。
4.圖像處理和計算機視覺： 在圖像處理中，AlloyDB AI可以用于存儲和檢索圖像特征的向量嵌入。這對于圖像搜索和相似性比較非常重要。
5.個性化推薦： 電子商務平臺可以使用AlloyDB AI來分析用戶行為和產品特征，以生成個性化的產品推薦。這提高了客戶滿意度和銷售額。
競爭優勢與生態系統整合：
AlloyDB AI的推出鞏固了谷歌云在云計算和人工智能領域的領導地位。谷歌云的整體生態系統包括Vertex AI平臺，該平臺允許開發人員訓練、部署和管理機器學習模型。通過與AlloyDB AI的集成，開發人員可以更輕松地將實時數據與AI模型結合起來，從而實現高性能、低延遲的增強事務處理。
此外，LangChain的整合將進一步擴展了AlloyDB AI的應用范圍。這意味著可以使用SQL進行各種高級用例，包括欺詐檢測和實時數據分析。
未來展望：
AlloyDB AI代表了數據庫和人工智能領域的未來趨勢。隨著數據量的不斷增加，以及對實時數據處理和分析的需求日益增長，AlloyDB AI將繼續發揮關鍵作用。它不僅為開發人員提供了更多的工具和靈活性，還有助于推動數據驅動決策和創新。
結語：
AlloyDB AI的推出是數據庫和人工智能領域的一項重大創新。它將谷歌云的強大計算資源與先進的向量嵌入技術相結合，為開發人員提供了一種更快、更靈活的方法來構建生成式人工智能應用程序。從數據分析到欺詐檢測，AlloyDB AI將在各個領域發揮關鍵作用，推動技術的進步，為用戶提供更好的體驗。隨著時間的推移，我們可以期待看到更多關于AlloyDB AI的令人興奮的應用案例和創新。
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