Google Cloud Next 大会发布 AlloyDB AI

在最近的 Google Cloud Next 大会上，Google 宣布了 AlloyDB AI 的预览版，作为 AlloyDB for PostgreSQL 的组成部分。这一新功能使开发者能够利用大语言模型（LLMs）和实时操作数据构建生成式人工智能（AI）应用，并通过内置的端到端支持向量嵌入（vector embeddings）实现这一目标。

AlloyDB AI 的核心功能

1. 向量嵌入支持：AlloyDB AI 基于 PostgreSQL 的向量支持，允许开发者通过简单的 SQL 语句创建和查询嵌入，快速找到相关数据，无需复杂的数据堆栈或数据迁移。
2. 增强的向量查询性能：通过与 AlloyDB 查询处理引擎的深度集成，AlloyDB AI 的向量查询速度比标准 PostgreSQL 更快。此外，Google 还引入了基于 ScaNN 技术 的量化技术，支持四倍多的向量维度，并在启用时减少三倍的空间占用。
3. 本地与远程模型访问：开发者可以在 AlloyDB 中访问本地模型，也可以访问托管在 Vertex AI 上的远程模型，包括自定义和预训练模型。开发者可以使用 AlloyDB 中的数据训练和微调模型，并将其部署为 Vertex AI 上的端点。
4. AI 生态系统集成：AlloyDB AI 集成了 Vertex AI Extensions（将于今年晚些时候推出）和 LangChain，允许通过 SQL 调用 Vertex AI 中的远程模型，实现低延迟、高吞吐量的增强事务，适用于欺诈检测等场景。

开发者体验与性能提升

Google Cloud 数据库工程副总裁 Andi Gutmans 在博客中表示，AlloyDB AI 允许用户通过简单的 SQL 函数将数据转换为向量嵌入，并在数据库内生成嵌入，其向量查询速度比标准 PostgreSQL 快 10 倍。与开源 AI 生态系统和 Google Cloud 的 Vertex AI 平台的集成为构建生成式 AI 应用提供了端到端的解决方案。

社区与行业反应

在 Reddit 上，有用户质疑 Google 是否通过 AlloyDB AI 对 PostgreSQL 采取“拥抱、扩展、消灭”（EEE）策略。另一位用户回应称，大公司改进或集成流行开源项目并不一定意味着 EEE，尤其是在初期阶段。对于 Google 而言，这更像是在为其产品增加价值，而非有意消灭开源项目。

行业竞争与相似产品

其他数据库和公有云提供商也支持向量嵌入，包括 MongoDB、DataStax 的 Cassandra 数据库服务 Astra、开源 PostgreSQL（通过 Pgvector）以及 Azure Cognitive Search。后者最近推出了预览版的向量嵌入索引、存储和检索功能。

可用性与定价

AlloyDB AI 已在 Google Cloud 上的 AlloyDB 和 AlloyDB Omni 中免费提供。AlloyDB 的详细定价信息可在 定价页面 上查看。

总结

AlloyDB AI 的推出标志着 Google 在生成式 AI 应用领域的进一步布局，通过增强的向量支持、与 Vertex AI 的集成以及优化的查询性能，为开发者提供了强大的工具来构建基于实时数据的 AI 应用。尽管社区对 Google 的动机有所质疑，但 AlloyDB AI 的功能和性能无疑为 AI 应用开发带来了显著的价值。