建構生成式 AI 應用程式

本頁面說明 AlloyDB for PostgreSQL 在 AI 領域的用途，並提供程式碼研究室、筆記本和教學課程的連結，協助您探索各種方法或開發應用程式。

這些程式碼實驗室會說明如何搭配使用向量搜尋、AlloyDB、pgvector 擴充功能、嵌入、Gemini 1.5 Pro 和 Java Agent Development Kit，提升專利研究效率。

套用語意篩選器並重新排序向量搜尋結果，提升搜尋品質

本程式碼實驗室將說明如何使用 AlloyDB AI 功能 (例如 AI 查詢運算子、模型端點管理和向量搜尋)，提升搜尋品質及使用語意篩選器。

瞭解如何使用 AI 查詢運算子進行語意篩選，在 SQL 中解鎖全新體驗。使用 LLM 和語意排名模型，為向量搜尋結果排名，提升向量搜尋的準確度。本教學課程會使用 AlloyDB 中的 Vertex AI 語意排序模型，以及 Vertex AI 生成式 AI 模型。

使用 AlloyDB 和無伺服器執行階段，建構 AI 服裝推薦應用程式

這堂程式碼研究室將說明如何使用 AlloyDB AI 和無伺服器執行階段，建構 AI 輔助的服裝推薦應用程式。這部影片說明使用者如何上傳服裝圖片，並取得 AI 驅動的風格建議和視覺化效果。

本程式碼研究室會使用 AlloyDB AI、Gemini 2.0 和 Imagen 3 等 Google Cloud 技術，建立部署在 Cloud Run 無伺服器執行階段的網頁應用程式。

建構應用程式，從虛擬服務專員或生成式 AI 應用程式叫用資料庫查詢

以下程式碼研究室說明如何建構應用程式，使用 Gen AI Toolbox for Databases 執行簡單的 AlloyDB 查詢，並從代理程式或生成式 AI 應用程式叫用查詢。

建構及部署個人化時尚造型助理

下列程式碼研究室說明如何使用 Gemini、模型端點管理、向量搜尋、Vertex AI 和代理程式，建構及部署個人化風格助理。

使用 AlloyDB AI 和 LangChain 建構 LLM 和 RAG 型即時通訊應用程式

本程式碼研究室會引導您部署生成式 AI 資料庫檢索服務，然後說明如何使用新設定的環境建構範例互動式應用程式。

建立聊天機器人，回答有關電影的問題

本教學課程說明如何建構生成式 AI 聊天機器人，並使用 Gemini、Vertex AI 和 AlloyDB LangChain 整合功能。您將瞭解如何從資料庫中擷取結構化資料、生成嵌入項目，以及格式化資料，以便在檢索增強生成 (RAG) 應用程式中執行向量搜尋。

使用電影資料庫，為 LLM 提供最熱門電影的相關資訊。基礎有助於確保 LLM 輸出內容準確且相關。

建立玩具店搜尋應用程式

下列程式碼研究室說明如何使用情境搜尋和自訂生成功能，建立個人化且流暢的玩具商店搜尋體驗，並根據搜尋情境找出相符產品。

您在 AlloyDB 中使用 pgvector 和生成式 AI 模型擴充功能、即時餘弦相似度搜尋、Gemini 2.0 Flash，以及資料庫專用生成式 AI 工具箱。

在 Kubernetes 上部署 AlloyDB Omni 和本機 AI 模型

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 GKE 上部署 AlloyDB Omni，並搭配部署在相同 Kubernetes 叢集中的開放式嵌入模型使用。

在 Vertex AI 上使用 LangChain 部署 RAG 應用程式

本教學課程說明如何使用 Python 適用的 Vertex AI SDK 和 AlloyDB LangChain 整合功能，建構及部署服務專員。

瞭解如何搭配使用代理程式和向量與 LangChain，執行相似度搜尋並檢索相關資料，做為 LLM 回覆的依據。

將混合型搜尋和 AI 查詢引擎整合至搜尋應用程式

本示範說明 Google Cloud PostgreSQL 適用的 AlloyDB 的 AI 功能，整合混合式搜尋 (包括 SQL、向量和全文搜尋) 與 AI 查詢引擎，並將所有功能套用至 Cymbal Shops 的電子商務範例資料集。

將資料從向量資料庫遷移至 AlloyDB

本教學課程說明如何運用 LangChain 向量儲存庫，將資料從第三方向量資料庫遷移至 AlloyDB。

支援的向量資料庫包括：Pinecone、Weaviate、Chroma、Qdrant 和 Milvus。

這個筆記本會說明如何對 AlloyDB 中的 Cymbal Shops 執行混合型搜尋。Cymbal Shops 是虛構的零售商，在電子商務領域有大量業務。這個筆記本結合了多模態向量嵌入、全文搜尋 (廣義反向索引) 和 BM25 稀疏嵌入 (pgvector 0.7.0 以上版本)，並使用互惠排名融合重新排序，提升產品搜尋效果。

本程式碼研究室將說明如何使用 AlloyDB AI 功能 (例如模型端點管理和向量搜尋)，協助您尋找相關產品。

瞭解如何使用資料庫資料的模型端點管理功能生成嵌入項目，並使用作業資料執行向量相似度搜尋。本教學課程會使用 AlloyDB 中的 Vertex AI 嵌入模型，以及 Vertex AI 生成式 AI 模型。

搭配使用 MCP Toolbox for Databases 和 AlloyDB AI，建立對話式產品搜尋功能

瞭解如何使用 MCP Toolbox for Databases、AlloyDB AI 和向量搜尋功能，建立購物 AI 代理程式，進而翻新零售體驗。本教學課程會示範代理程式的各項功能，包括對話式產品搜尋和下單。

後續步驟