谷歌云正在加強其分析和事務數據庫，包括BigQuery, AlloyDB和Spanner，旨在推動其客戶生成人工智能應用程序的開發。

BigQuery是谷歌云的頂級數據庫，用于支持分析和人工智能工作負載，它開發了幾項人工智能增強功能。首先，該公司推出了BigQuery和Vertex AI在文本和語音方面的集成預覽。谷歌云表示，這將允許用戶從圖像和文檔等非結構化數據中提取見解。

該公司最大、功能最強的人工智能模型雙子座(Gemini)也通過Vertex AI向BigQuery客戶開放。上周，該模型在消費者市場首次亮相時表現不佳，引發了一些爭議。

這些AI功能是繼BigQuery早先宣布的向量搜索功能之后推出的。預覽中的向量搜索功能，支持GenAI應用程序的關鍵組件，例如使用大型語言模型的相似性搜索和檢索增強生成(RAG)。

BigQuery中直接訪問Vertex AI可以從多個方面為谷歌云AI客戶提供易用性，谷歌云AI總經理兼數據分析副總裁Gerrit Kazmaier表示。

Kazmaier在新聞發布會上說:“作為一名數據分析從業者，你可以通過SQL命令行或BigQuery嵌入式Python API訪問所有Vertex AI模型，包括我們的Gemini模型。”“這很神奇，因為這意味著你不需要去找數據科學家或機器學習平臺。你可以在你正在工作的領域，在你手頭的數據上訪問它。”

Kazmaier說，整合的第二個好處是更好地訪問人工智能模型的數據。在此集成之前，將數據傳輸到人工智能模型通常需要構建和操作以及數據管道來移動數據。他說，現在已經不需要了。“所有的復雜性都消失了。”

在vertex中結合基于文本和圖像的人工智能模型的能力(現在數據分析師可以通過BigQuery使用)也會給客戶帶來很大的好處。

“這開啟了分析情景的全新階段。”他說，結構化和非結構化數據的總結、情感提取、分類、濃縮、翻譯是一件大事。粗略地說，90%的數據都是非結構化的。這些數據通常不會用于企業數據分析，因為你無法以有意義的方式處理它們。

在事務(或運營)方面，谷歌云宣布全面推出AlloyDB AI，這是該公司在去年的Next 23大會上發布的托管Postgres數據庫的AI專用版本。AlloyDB AI具備存儲矢量嵌入和執行矢量搜索功能的能力，谷歌云將其視為其客戶GenAI用例的核心組件。

谷歌云還推出了與LangChain的新集成，LangChain是一個流行的開源框架，可以幫助將客戶數據連接到大型語言模型(LLM)中。谷歌云總經理兼數據庫副總裁Andi Gutmans表示，谷歌云的所有數據庫都將與LangChain集成。

Gutmans說，新的功能是為了響應客戶的需求，找到一種從他們的數據中獲得更多GenAI價值的方法。

該公司還宣布，將在其云上為客戶托管的其他數據庫(包括Redis和MySQL)中添加矢量搜索功能。Gutmans說，Cloud Spanner、Firestore和Bigtable也將獲得矢量功能。

“Spanner的特別之處在于它將具有最近鄰搜索功能，這是一個稍微不同的變體。”Gutmans說，“真正令人興奮的是那些擁有非常非常大的用例的客戶——例如，數萬億的向量，例如基于用戶的高度分區。你可以想象，谷歌的一些內部應用程序是按用戶劃分的——它們將能夠以萬億(向量)規模存儲和搜索向量。”

他說:“我們的信念是，任何數據庫，任何存儲操作數據的地方，你可能需要在GenAI用例中使用，也應該具有矢量能力。”“這與15到20年前數據庫都添加JSON支持時沒有什么不同。我們認為，好的矢量功能應該只是保持數據庫的基礎功能。”