Google Cloudは、エンタープライズ生成AIアプリケーションの開発を容易にすることを目的とした、AlloyDBサービスの拡張機能であるAlloyDB AIの一般提供を発表した。この新しい機能セットは、さまざまなシステムにわたって構造化データと非構造化データの両方を活用することで、AIアプリを簡単に構築できるように設計されている。
AlloyDB AIに加えて、Google Cloudはベクトル検索機能をSpanner、MySQL、Redisなどの幅広いデータベースに拡張している。この拡張は、開発者が好みのデータベースを使用して生成AIアプリケーションを作成できるように支援することを目的としている。さらに、Google Cloudは、開発者エコシステムを強化するために、言語モデルを利用したアプリケーションを構築するために広く使用されているフレームワークであるLangChainを統合した。
同社は、エンタープライズアプリケーションでリアルタイムのコンテキストに関連したエクスペリエンスを提供するために、運用データを生成AIと統合することの重要性を強調してきた。アプリケーションデータの大部分は運用データベースに存在するため、これらのデータベースはAI支援のユーザーエクスペリエンスの開発においてますます重要になっている。SpannerやAlloyDBを含むGoogle Cloudのデータベースは、モデルの提供と推論のためにVertex AIとのネイティブ統合を提供するようになり、FirestoreとBigtableにはセマンティック検索機能を強化するVertex AI Vector Searchが搭載された。
PostgreSQL互換のフルマネージドデータベースであるGoogle CloudのAlloyDBが一般提供され、生成AIワークロード向けに最適化された。AlloyDB AIは、トランザクション、分析、ベクトルのワークロードに高いパフォーマンスを提供するように設計されており、オンプレミスやその他のクラウドを含むさまざまな環境に導入できる。Character AIやRegnologyなどの顧客は既にAlloyDBを利用してアプリケーションを強化しており、Regnologyのチャットボットは規制レポートに自然言語処理を活用している。
同社はまた、Cloud SQL for MySQL、Memorystore for Redis、Spannerのプレビューでベクトル検索機能を導入した。これらの機能強化は、開発者が新しいシステムを学習したり設定したりすることなく、既に使用しているのと同じ運用データベース内でベクトル検索を実行できる機能を提供することを目的としている。
生成AIアプリケーションの開発をさらにサポートするために、Google Cloudは全てのデータベースに対してLangChain統合をオープンソース化しました。この動きにより、さまざまなデータソースにわたる検索拡張生成（RAG）の組み込みワークフローが提供されるため、開発者はコンテキスト認識型アプリケーションをより効率的に作成できるようになると期待されている。
Google Cloudは、インテリジェントで正確かつ役立つ生成AI機能をアプリケーションに統合するために必要なツールを開発者に提供できるようにすることを目指している。同社は、これらのイノベーションについて詳しく学ぶために、今後開催されるData Cloud Innovation Liveウェビナーに興味のある方を招待している。
