在最近的Google Cloud Next活动中，Google宣布了AlloyDB AI的预览版，作为AlloyDB for PostgreSQL的一个重要组成部分，这使得开发人员可以利用内置的端到端向量嵌入支持，通过AlloyDB AI，利用大型语言模型（LLMs）和实时操作数据构建生成式（gen）人工智能（AI）应用程序。

早些时候，该公司推出了对Cloud SQL for PostgreSQL和AlloyDB for PostgreSQL的pgvector支持，为托管数据库提供了矢量搜索操作，使开发人员能够存储由大型语言模型（LLM）生成的矢量嵌入，并进行相似性搜索。AlloyDB AI构建在标准PostgreSQL提供的基本矢量支持之上，根据该公司的说法，开发人员“仅需几行SQL代码即可创建和查询嵌入，找到相关数据——无需专门的数据堆栈，也无需数据迁移”。

此外，AlloyDB AI为AlloyDB带来了其他一些新功能，可以帮助开发人员将其实时数据融入到生成式AI应用程序中：

• 通过与AlloyDB查询处理引擎的紧密集成，提供了增强的矢量支持，查询速度比标准PostgreSQL更快。此外，该公司还引入了基于其ScaNN技术的量化技术，支持四倍的矢量维度和三倍的空间减少。
• 可以访问存储在AlloyDB和托管在Vertex AI中的本地模型和远程模型，包括自定义和预训练模型。开发人员可以使用存储在AlloyDB中的数据训练和微调模型，然后将其部署为Vertex AI上的端点。
• 与AI生态系统的集成，包括Vertex AI扩展（将于今年晚些时候推出）和LangChain，后者将提供使用SQL调用Vertex AI中远程模型的能力，用于低延迟、高吞吐量的增强交易，如欺诈检测等用例。

Google Cloud数据库部门总经理兼工程副总裁Andi Gutmans在Google的博文中写道：

AlloyDB AI允许用户使用简单的SQL函数将其数据轻松转换为矢量嵌入，并且矢量查询的运行速度比标准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应用程序提供了端到端的解决方案。

Reddit帖子上的一位受访者问道，谷歌是否试图用AlloyDB AI拥抱，扩展和消灭（EEE）PostgreSQL，另一个回答是：

我想你想说的是，仅仅因为有人 - 特别是[大公司] - 试图改进/整合流行的开放项目并不意味着它总是EEE。

我怀疑EEE大部分最初并不是有意的，即使它可能在以后变成那样。对于谷歌来说，我认为这只是一个"我们如何为我们的产品增加价值以销售"的情况，然后是"这个功能对我们来说维护成本太高，让我们削减它并专注于[新特性]"。

此外，其他数据库和公共云提供商已经支持矢量嵌入，包括MongoDB、DataStax的Cassandra数据库服务Astra、开源PostgreSQL（通过Pgvector）和Azure Cognitive Search。后者最近也推出了预览版的新功能，可以对搜索索引进行索引、存储和检索矢量嵌入。

最后，AlloyDB AI在Google Cloud和AlloyDB Omni上的AlloyDB中无需额外费用。