Google 在 AI-powered 更新中引進 AlloyDB AI 和 Cloud Spanner Data Boost
概述
Google 在 Google Cloud Next 會議上宣布了一系列 AI-powered 更新，其中包括其資料庫平臺。在這些 AI 資料庫更新中，Google 引進了 AlloyDB AI，將向支援 PostgreSQL 的雲端資料庫引入向量嵌入。同時這些向量嵌入也將成為 AlloyDB Omni 服務的一部分，該服務今天進入公開預覽，使使用者可以在 Google Cloud 以外執行 AlloyDB。AlloyDB 最早在 2022 年 5 月由 Google 發布的預覽版，它提供基於 PostgreSQL 的交易和分析功能。AlloyDB Omni 平臺最早由 Google 在 2023 年 3 月詳細介紹，開放了更廣泛的部署選項。此外新的 Duet AI 功能在 Google 資料庫遷移服務中，也能夠幫助使用者更輕鬆地透過自然語言 AI 查詢來實現從 Oracle 資料庫到 AlloyDB 的資料庫遷移。Google 還推出了新的 Cloud Spanner Data Boost 功能，可以使 Cloud Spanner 資料庫中的資料更容易在 Google BigQuery 中查詢。
AI 功能在資料庫遷移中的應用
Google 的資料庫遷移服務旨在自動對映現有 Oracle 資料庫及其功能到 AlloyDB 部署中。Google 過去幾年一直在改進自己的資料庫遷移服務。該服務利用基於規則的模型來滿足許多要求，但並不能解決所有用例。這就是新的 Duet AI 在資料庫遷移服務中的作用。資料庫遷移服務中的 Duet AI 功能使開發人員能夠提供提示，帶有有關如何遷移其 Oracle 資料庫儲存過程的部分的手動提示。Gutmans 表示 Duet AI 使用 LLM 生成可以在叢集中執行的必要程式碼。Gutmans 說：“透過基於規則的引擎，我們只能對將 Oracle 儲存過程遷移到 PostgreSQL 做出有限的處理，Duet AI 基本上是一個為進行程式碼轉換而做的 AI 系統，以處理我們無法自動轉換的最後一英裏問題。”
嵌入向量便於開發人員建立
Gutmans 強調 Google 的目標是讓開發人員更容易將 LLM 和企業資料結合起來。AlloyDB AI 在幾種方法中整合了開發人員生成向量嵌入的簡單方式。其中一種方法是透過與 Google 的 Vertex AI 的整合來建立向量嵌入。此外 Gutmans 指出，Google 正在將一系列非常輕量的嵌入模型整合到資料庫中。與開源的 LangChain 技術的整合也是此次發布的一部分，目的是幫助開發人員整合用於 AI 強化應用的資料。“你應該把 [AlloyDB] 看作是開發人員成功所需要的所有不同功能，並且能夠填補資料和 LLM 之間的差距。” Gutmans 說道。
向量化資料庫的重要性
向量化的資料庫對於將資料庫作為 AI 應用的資料儲存庫的能力越來越重要。儘管有一些專門的向量化資料庫如 Pinecone 和 milvus，但現有的資料庫平臺（如 PostgreSQL）也越來越多地努力支援向量。在 PostgreSQL 中，開源技術 pgvector 經常被用於支援向量。一些供應商如 Neon（一個與 PostgreSQL 相容的雲端資料庫）不僅使用了 pgvector，還開發了自己的 pg_embedding 方法來支援向量在 PostgreSQL 中的使用。Gutmans 解釋說，透過 AlloyDB，Google 在 pgvector 的基礎上提供了一個 AI 能力的“超集”。首先向量化功能已經深度整合到 AlloyDB 的查詢處理引擎中。Gutmans 表示：“我們在執行和最佳化查詢方面可能更聰明。”其次支援向量量化是另一個關鍵元素。Gutmans 解釋道，量化使得 AlloyDB 使用者能夠顯著減少執行資料庫時的向量資源佔用量，從而提高和減少儲存成本。
社論與建議
這一系列的 AI-powered 更新顯示了 Google 在資料庫領域的持續創新和進步。AlloyDB AI 和 Cloud Spanner Data Boost 為開發人員提供更多工具和功能，使他們能夠更好地應對企業資料的挑戰。向量化資料庫的引入使得資料庫能夠成為 AI 應用的重要元件，這將為企業帶來更多的價值和創新機會。
然而我們也需要關注到 AI 技術的挑戰和風險。在開發 AI 應用程式時，還需要注意資料隱私和倫理問題。開發人員應該遵循合規性和道德準則，確保他們的 AI 應用程式尊重使用者的隱私和權益。
對於企業和開發人員來說這些 AI-powered 更新提供了將 LLM 和企業資料整合到應用程式中的更方便的方法。這使得企業能夠更好地利用 AI 技術來創造價值和提高效率。然而在使用這些功能的時候，需要確保適當的培訓和技術支援，以確保順利地整合並獲取最佳結果。
總的來說這些 AI-powered 更新展示了 Google 在人工智慧和資料庫領域的領導地位。如何充分利用這些技術的潛力，以創造更多價值，將成為企業和開發人員面臨的重要課題。
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