AlloyDB AIはNext '23で導入され、生成AIアプリケーションを作成するための一連の機能を提供する。この革新により、ユーザーはSQLを使用してデータベース内からVertex AIモデルを直接呼び出すことができ、開発プロセスを合理化できる。フルマネージドのPostgreSQL互換データベースであるAlloyDBは、優れたパフォーマンスを誇り、分析クエリーは標準のPostgreSQLよりも最大100倍高速に実行される。そのAIコンポーネントは、特にIVFFlatインデックスを使用する場合に、ベクトルクエリーをさらに高速化する。
Googleの包括的なAIプラットフォームであるVertex AIは、機械学習モデルのトレーニングとデプロイを容易にする。ユーザーはgoogle_ml_integration拡張機能を通じてAlloyDBをVertex AIと統合できるようになり、カスタムモデルまたはVertex AIのModel Gardenで利用可能なモデルを使用した予測が可能になる。この統合では、pgvectorやLangChainなどのオープンソースツールもサポートされており、AlloyDBがベクターストアとして機能し、LangChainアプリケーションとインターフェイスできるようになる。Google CloudプロダクトとオープンソースAIツールを組み合わせることで、開発者は動的なデータドリブンのAIエクスペリエンスでアプリケーションを強化できる。
AlloyDB AIは、類似性検索やセンチメント分析などのアプリケーション向けにベクトル埋め込みを生成および保存する従来のワークフローを簡素化する。例えば、家具店は単一のSQLクエリーで製品説明の埋め込みを生成できるようになり、個別のETLプロセスやベクトルデータベースの必要性がなくなった。同様に、ビデオ ストリーミングサービスは、Vertex AIの事前トレーニング済みセンチメント分析モデルを利用して視聴者のコメントをリアルタイムで評価し、即時のフィードバックでユーザーエクスペリエンスを充実させることができる。
このプラットフォームは、オンラインゲームでのボット検出、医療予測、保険リスク モデリングなど、さまざまなアプリケーションのカスタムモデルもサポートしている。AlloyDB AIとVertex AIのシームレスな統合により、時間に敏感なトランザクションのリアルタイム予測が可能になり、開発者の能力が強化され、データサイエンス チームへの依存が軽減される。機械学習モデルをアプリケーションに組み込むこの合理化されたアプローチにより、AI駆動システムの機能と応答性が向上することが期待される。
