Documentation AlloyDB pour PostgreSQL

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AlloyDB est une base de données entièrement gérée compatible avec PostgreSQL pour les charges de travail transactionnelles exigeantes. Elle offre des performances et une disponibilité adaptées aux entreprises tout en étant 100% compatible avec PostgreSQL Open Source.

Pour en savoir plus, consultez la page produit AlloyDB pour PostgreSQL.

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Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent s'inscrire pour recevoir 300 $ de crédits.De plus, les nouveaux utilisateurs comme les utilisateurs existants peuvent accéder sans frais à plus de 20 produits pour acquérir une expérience pratique.

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Ressources de documentation

Consultez des guides de démarrage rapide, des guides et des documents de référence clés, et obtenez de l'aide pour résoudre les problèmes courants.
Explorez les auto-formations, des cas d'utilisation, des architectures de référence et des exemples de code illustrant comment utiliser des services Google Cloud et s'y connecter.
Formation
Formation et tutoriels

Entraînez-vous à créer et à utiliser des embeddings vectoriels avec AlloyDB. Cet atelier de programmation vous explique comment configurer un cluster AlloyDB, l'intégrer à Gemini Enterprise Agent Platform, puis appliquer un modèle génératif aux requêtes de données.

107 minutes Débutant Sans frais

Formation
Formation et tutoriels

Cet atelier vous guide dans la création d'une application Web de recherche sémantique permettant de rechercher des films et des films similaires en parcourant des résumés de films à l'aide de la recherche vectorielle AlloyDB. Vous devez vous connecter à Google Cloud Qwiklabs pour accéder à cet atelier.

135 minutes Débutant Sans frais

Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Explique comment ScaNN pour AlloyDB pour PostgreSQL permet d'améliorer les performances et l'espace mémoire utilisé.

ScaNN Recherche vectorielle Embeddings vectoriels Indexation vectorielle

Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Fournit des recommandations sur la façon de régler les paramètres d'index pour obtenir un équilibre optimal entre le rappel et les RPS.

ScaNN optimization

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