Google Cloud 将矢量搜索集成到托管数据库中：增强人工智能能力「谷歌地图矢量数据」

7月10日消息:Google Cloud 最近在 Cloud SQL for PostgreSQL 和 AlloyDB for PostgreSQL 上添加了对 pgvector 的支持。该扩展将向量搜索操作引入托管数据库，允许开发人员存储由大型语言模型 (LLM) 生成的向量嵌入并执行相似性搜索。

Cloud SQL 和 AlloyDB 现在可以与 Vertex AI 上的生成式 AI 服务配合使用，帮助创建支持 AI 的应用程序，这些应用程序能够了解应用程序和用户状态。Google 高级产品经理 Sandhya Ghai 和 Google 产品经理 Bala Narasimhan 解释道：

向量嵌入是通常用于将复杂的用户生成内容（如文本、音频和视频）转化为可以轻松存储、操作和索引的形式的数值表示。这些表示由嵌入模型生成，以使得如果两个内容在语义上相似，它们的嵌入向量就会在向量空间中相邻。然后将向量嵌入进行索引，并根据相似性高效过滤数据。

例如，开发人员可以使用 Vertex AI 在文本和图像上的预训练模型生成嵌入，并将其存储和索引在数据库中，从而简化查找相似记录的过程。

这一新功能还可以帮助开发人员利用预训练的 LLMs，正如 Ghai 和 Narasimhan 所解释的：

LLMs 没有状态的概念。(...) 嵌入允许您将大型上下文（如文档或长期聊天历史记录）存储在数据库中，并对其进行过滤以找到最相关的信息。然后，您可以将最相关的聊天历史记录或文档提供给模型，以模拟长期记忆和业务特定知识。

Google Cloud 发布了一个 Colab 笔记本和一个视频，展示如何使用 pgvector、开源框架 LangChain 和 LLMs 构建具有生成式 AI 功能的应用程序。Google 高级软件工程师 Saket Saurabh 展示了如何将生成式 AI 功能添加到示例 Python 应用程序中。

最近几个月，Google Cloud 并不是唯一一个针对向量数据库的云服务提供商，亚马逊的 RDS for PostgreSQL 支持 pgvector 扩展，微软展示了如何将 Azure Data Explorer（ADX）用作向量数据库，并讨论了与向量数据库的几个连接器。