Google Cloud Database に人工知能機能が追加される

Google Cloud は、顧客が生成する人工知能アプリケーションの開発を促進するために、BigQuery、AlloyDB、Spanner などの分析データベースとトランザクション データベースを強化しています。

BigQuery は、分析と人工知能タスクをサポートするために設計された Google Cloud の高度なデータベース サービスです。このサービスでは、いくつかの人工知能の機能強化が導入されています。まず、Google Cloud は、テキストと音声の機能に焦点を当てた、BigQuery と Vertex AI の統合のプレビュー バージョンを開始しました。この統合により、ユーザーは画像やドキュメントなどの非構造化データから貴重な洞察を抽出できるようになります。

同社の最も強力な人工知能モデルである Gemini が、Vertex AI を通じて BigQuery の顧客に利用できるようになりました。このモデルは、消費者市場でのデビューがあまり良くなかった後、先週、いくつかの論争を巻き起こした。

これらの AI 機能は、BigQuery が以前に発表したベクトル検索機能に続くものです。プレビューのベクトル検索機能は GenAI アプリケーションの重要なコンポーネントであり、大規模な言語モデルを使用した類似性検索と検索拡張生成 (RAG) をサポートします。

BigQuery で Vertex AI に直接アクセスできるため、Google Cloud AI の顧客はさまざまな方法で使いやすくなります、と Google Cloud AI のデータ分析担当ゼネラル マネージャー兼副社長の Gerrit Kazmaier 氏は述べています。

記者会見でカズマイヤー氏は、データ分析の実践者として、SQL コマンド ラインまたは BigQuery 埋め込み Python API を通じて、Gemini モデルを含むすべての Vertex AI モデルにアクセスできると述べました。これにより、データ サイエンティストや機械学習プラットフォームに依存せずに、これらのモデルに簡単にアクセスできるようになります。手元のデータを使用して、作業現場で直接アクセスできます。この新しいテクノロジーの出現により、データ分析にさらなる可能性と柔軟性がもたらされます。

カズマイヤー氏は、統合の 2 番目の利点は、AI モデルに必要なデータに簡単にアクセスできることだと指摘しました。統合前は、データを AI モデルに転送するには、データを移動するためのデータ パイプラインの構築と維持が必要になることがよくありました。今ではその必要はなくなった、と彼は言います。 「複雑な手順はすべて簡素化されました。」

Vertex では、テキストおよび画像ベースの人工知能モデルの機能を使用して、データ アナリストは BigQuery を通じてさらに多くのデータ分析の利点を獲得し、顧客にさらなるメリットを提供できます。 。

「これにより、シナリオ分析の新たな段階が開かれます。」 彼は、構造化データと非構造化データの要約、感情の抽出、分類、集中、および翻訳が重要であると述べました。大まかに言えば、データの 90% は構造化されていません。このデータは、有意義な方法で処理できないため、通常、エンタープライズ データ分析には使用されません。

トランザクション (または運用) 面では、Google Cloud は、昨年の Next 23 カンファレンスで同社が発表したホスト型 Postgres データベースの AI 固有バージョンである AlloyDB AI の一般提供を発表しました。 AlloyDB AI には、ベクター エンベディングを保存し、ベクター検索機能を実行する機能があり、Google Cloud はこれを顧客の GenAI ユースケースの中核コンポーネントとみなしています。

Google Cloud は、顧客データを大規模言語モデル（LLM）に接続するのに役立つ人気のオープンソース フレームワークである LangChain との新たな統合も開始しました。 Google Cloud ゼネラルマネージャー兼データベース担当バイスプレジデントの Andi Gutmans 氏は、すべての Google Cloud データベースが LangChain に統合されると述べました。

新機能は、データから GenAI の価値をさらに引き出す方法を見つけたいという顧客の要求に応えたものであるとガットマンス氏は述べています。

同社はまた、顧客向けにクラウド上でホストされている他のデータベース (Redis や MySQL など) にベクトル検索機能を追加することも発表しました。 Cloud Spanner、Firestore、Bigtable にもベクター機能が追加されると Gutmans 氏は述べています。

「Spanner の特別な点は、少し異なるバリエーションである最近傍検索機能を備えていることです。本当にエキサイティングなのは、非常に大きなユースケースを持つ顧客です。--たとえば、数兆のベクトルは、ユーザーごとに高度に分割されています。Google の内部アプリケーションの一部がユーザーごとに分割されていると想像できるでしょう。それらは、数兆 (ベクトル) 規模でベクトルを保存および検索できるでしょう。」

「GenAIのユースケースで使用する必要がある運用データを保存するあらゆるデータベース、あらゆる場所にはベクトル機能も備えるべきだというのが私たちの信念です。これは15～20年前のデータベースと同じではありません」と同氏は述べた。両方に JSON サポートを追加する場合に違いはありません。優れたベクター機能は、データベースの基本機能を維持するだけでよいと考えています。"

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