Google 的 AlloyDB AI 將資料庫轉變爲支援生成式 AI 應用的動力源
概述
Google 最近宣布推出了 AlloyDB AI，這是一套整合在 AlloyDB for PostgreSQL 中的能力，旨在支援開發人員使用自己的資料構建生成式 AI 應用程式。AlloyDB AI 透過向量嵌入內建支援，爲 AI 搜尋應用程式等提供基礎。
嵌入式向量的意義
向量嵌入是資料的數值化表示包括但不限於文字、音訊和影象資料，這使得 AI 算法能夠更好地理解不同型別資料之間的關系以及它們對彼此的語義相關性。這對於推薦引擎非常有用，推薦引擎可以利用嵌入來找到與其他資料相似的資料（例如類似的電影和電視節目）。但這種用途不僅限於此，還可以用於欺詐檢測和拼寫糾正等其他領域。
AlloyDB AI 的功能
AlloyDB AI 的目標是幫助使用者將資料庫中的資料（這些資料庫爲生成式 AI 模型提供訊息）轉化爲向量嵌入，而不需要專門的資料堆疊，並只需一行程式碼。PostgreSQL 已經支援向量，但 AlloyDB AI 進一步提供了存取 Google 本地嵌入模型和透過 Vertex AI 提供的雲端嵌入模型的功能，用於進行資料庫嵌入生成。Google 表示本地和 Vertex AI 模型都可以用於根據使用者輸入即時生成嵌入，或者透過對所生成的資料庫列進行推斷自動建立嵌入。
此外 AlloyDB AI 透過與 AlloyDB 查詢處理引擎的“緊密整合”，實現了比標準 PostgreSQL 高達 10 倍的向量查詢效能。此外 AlloyDB AI 與 Vertex AI Extensions 整合，這是一套完全託管的工具，幫助開發人員將模型與專有資料或第三方進行存取，並與 LangChain 整合。LangChain 是一個旨在簡化利用生成式 AI 文字模型建立應用程式的開放框架。
未來發展
除了在 AlloyDB Omni 上提供預覽版外，AlloyDB AI 還將於今年晚些時候在 AlloyDB 託管服務上推出。Google 表示可以透過安裝相關擴充套件來將 AlloyDB AI 的功能新增到任何 AlloyDB 部署中，而無需額外費用。
編輯觀點
AlloyDB AI 的推出爲開發人員構建 AI 應用程式提供了更多的選擇和便利。向量嵌入技術的引入使得開發人員能夠更好地利用資料，並在推薦引擎、欺詐檢測和拼寫糾正等領域獲得更好的效能。此外 AlloyDB AI 與 Vertex AI 的整合以及與 LangChain 的配合，進一步簡化了應用程式的開發和部署過程。
然而隨着資料驅動的 AI 應用程式的快速發展，資料隱私和安全問題也日益凸顯。在開發和使用 AI 應用程式時，我們必須充分考慮資料的隱私和保護。Google 需要確保 AlloyDB AI 能夠提供足夠的安全性和隱私保護措施，以保護使用者的資料。
建議
對於開發人員而言，AlloyDB AI 提供了一個強大的工具來構建生成式 AI 應用。建議開發人員在使用 AlloyDB AI 時，充分理解和遵守資料隱私和安全的最佳實踐，以確保資料得到適當的保護。
對於企業使用者而言，將 AI 應用程式融入到業務流程中可以帶來更高的效率和創新。然而企業在使用 AlloyDB AI 時，需要注重合規性和資料治理，確保資料的合法使用和保護。
總之AlloyDB AI 的推出爲開發人員和企業使用者提供了更多 AI 應用的可能性，並帶來更好的效能和效率。然而在利用這一技術的同時我們也必須認真考慮資料隱私和安全的重要性，以保障使用者的權益和資料的安全。
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