Google、AI対応を組み込んだPostgreSQL互換DB「AlloyDB AI」を発表〜Google Cloud Subsequent 2023から

8月29日に開催された年次カンファレンス「Google Cloud Subsequent」で、Google はデータベースプラットフォームを含む同社のポートフォリオ全体で、AI を活用した一連のアップデートを発表した。

AIに 焦点を当てたデータベースの発表の中には、PostgreSQL 互換のクラウドデータベースにベクトル埋め込みをもたらす「AlloyDB AI」の導入がある。この新しいベクトル埋め込みは、8月29日にパブリックプレビューが開始されたサービス「AlloyDB Omni」の一部でもあり、ユーザは Google Cloud の外で AlloyDB を実行できるようになる。

AlloyDB は2022年5月にGoogleによってプレビューとして初めて発表され、PostgreSQL ベースのデータベースでトランザクションとアナリティクスの両方の機能を提供した。プラットフォーム「AlloyDB Omni」は、2023年3月にGoogle によって最初に詳細が発表され、データベースをより幅広い展開オプションに開放した。

自然言語による簡単なクエリ

AI はまた、Google Database Migration Service の新しい機能「Duet AI」によって、Oracle データベースからAlloyDB へのデータベース移行を可能にする。AlloyDB だけでなく、Google は Cloud Spanner データベースでソートされたデータを Google BigQuery でより簡単に照会できるようにする新機能「Cloud Spanner Knowledge Enhance」も導入する。Duet AI も Cloud Spanner に導入され、データ操作のための自然言語クエリを可能にする。

Google のデータベース担当副社長兼 GM の Andi Gutmans 氏は VentureBeat に次のように語った。

顧客、特に企業顧客はChatGPTの体験をとても気に入っているが、最終的にはクリエイティブすぎるものを持つことはできず、実際の企業データにジェネレーティブAIアプリを固定する必要があります。

AlloyDB のベクトルは pgvector だけではない

ベクトル対応データベースは、データベースをAIアプリケーションのデータストアにするためにますます重要になっている。

Pinecone や milvus のような専用に構築されたベクトルデータベースがある一方で、PostgreSQL のような既存のデータベースプラットフォームでもベクトル対応への取り組みが進んでいる。PostgreSQL では、オープンソースデータベース「pgvector」の技術がベクトルをサポートするためによく使われている。 PostgreSQL 互換のクラウドデータベース「Neon」のようないくつかのベンダーは、pgvector を超え、Neon は PostgreSQL でベクトルをサポートするための独自のアプローチ「pg_embedding」を開発している。

Gutmans 氏は AlloyDB で Google は AI に pgvector の上にスーパーセットの機能を提供していると説明した。ひとつは、ベクトル機能が AlloyDB のクエリ処理エンジンに深く連携されていることだ。

クエリの実行方法と最適化方法において、われわれの方が賢いでしょう。（Gutmans  氏）

もう一つの重要な要素は、ベクトルの量子化サポートである。Getmans氏は、量子化によってAlloyDBユーザは、実行中のデータベースにおけるベクトルのリソースフットプリントを大幅に削減することができ、ストレージコストの改善と削減に役立つと説明した。

Alloy DB AI、開発者のベクトル埋め込み作成を支援

単に pgvector を強化するだけでなく、Google の目標は開発者が LLM と企業データをより簡単に結合できるようにすることだと Getmans 氏は強調した。

AlloyDB AI は、開発者がいくつかのアプローチでベクトル埋め込みを生成するための簡単な方法を統合している。そのひとつが、Google の Vertex AI と連携してベクトル埋め込みを生成する方法だ。さらに Gutmans 氏は、Googleが一連の非常に軽量な埋め込みモデルをデータベースに統合していると指摘した。オープンソースのテクノロジー「LangChain」との連携も、開発者が AI を利用したアプリケーションのためにデータをまとめるのを支援する目的で、展開の一部となっている。

AlloyDB}は、開発者が成功するために必要なさまざまな機能をすべて備え、データとLLMの橋渡しをするものだと考えるべきです。（Getmans 氏）

データベース移行に AI の力を

PostgreSQL、ひいてはそれをベースとした AlloyDB などのデータベースは、長い間、Oracle データベースに代わる潜在的なデータベースとして位置づけられてきた。

Google はここ数年、独自のデータベース移行サービスを繰り返してきた。このデータベース移行サービスは、既存の Oracle データベースとその機能を AlloyDB のデプロイメントに自動的にマッピングすることを目的としている。Gutmans 氏は、既存の技術は多くの要件を満たすルールベースのモデルだが、すべてのユースケースを解決できるわけではないと説明する。そこで、データベース移行サービスの新しい Duet AI がフィットする。

データベース移行サービスにおける Duet AI は、開発者が Oracle データベースのストアドプロシージャの特定の部分をどのように移行したいかについて、プロンプトに手動でヒントを与えることを可能にする。Gutmans 氏によると、Duet AI は LLM を使用して、クラスタ全体で実行可能な必要なコードを生成するという。

Oracle のストアドプロシージャを PostgreSQL に移行するために、ルールベースのエンジンでできることは限られています。Duet AI は基本的に、私たちが実際に自動変換できなかったラストワンマイルのコード変換を行う人々のための AI システムです。（Gutmans 氏）

【by way of VentureBeat】 @VentureBeat

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