社区博客 | MySQL HeatWave Vector Store and Generative AI的使用方法

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导读

生成式AI无疑是当前最重要的技术趋势。它是一个将对几乎每个行业产生重大影响的变革力量。这种快速的颠覆性变化为开发者提供了巨大的机会，使他们在几乎每一个新的和现有的应用程序的演化中扮演着关键角色。

实际上，OnHires指出，“未来几年内，欧洲和美国对AI开发者的需求不仅将超过任何其他职业，甚至还将大幅领先于其他领域招聘开发者的需求。”他们还强调，“AI开发者的薪资被认为是IT领域中最高的之一。”

关键词：MySQL、HeatWave、Generative AI

• MySQL HeatWave为开发者提供了一站式机器学习模型构建、训练和解释的解决方案，支持使用数据库内及对象存储的数据。其AutoML自动化了ML生命周期，如算法选择、数据抽样、特征选择及优化超参数，免去了数据迁移和成为ML专家的需求。通过熟悉的SQL命令及与Jupyter、Apache Zeppelin等笔记本的集成，简化了机器学习模型的开发过程。
  
  
• 我们已经引入了对MySQL HeatWave vector store的生成式AI支持，目前这一功能还在私人预览阶段。通过vector store，你可以结合专有数据利用大型语言模型（LLMs），获得比公共数据模型更精准、更具上下文相关性的答案。通过生成式AI和vector store能力，你可以构建能与MySQL HeatWave通过自然语言进行交互的应用程序，并在对象存储中高效搜索各种文件格式的文档。
  
  
• MySQL HeatWave在OCI、AWS和Azure上可用，为你构建和部署应用程序提供了极大的灵活性。

01  

• MySQL数据库和HeatWave新增了原生VECTOR数据类型支持，允许使用标准SQL创建、处理和管理VECTOR数据。
  
  
• vector store与MySQL Shell集成，支持使用自然语言进行查询和回答，还可通过MySQL Shell for VS Code使用自然语言查询数据。Zeppelin和Jupyter等第三方工具也能访问和利用MySQL HeatWave的GenAI及vector store功能。
  
  
• 发现和摄取专有文档到vector store的流程已自动化，包括转换用户的非结构化数据和生成嵌入，使得无需ML专业知识的开发者也能轻松利用vector store。
  
  
• 利用HeatWave的内存中和扩展式架构加速了向量处理。在vector store中生成嵌入是在所有集群节点上并行执行的，这意味着可以在多个线程上并行处理多个输入文件，加快了非结构化数据如PDF、DOCX、HTML、TXT和PPTX等各种格式摄入速度。
  
  
• 开发者可以通过多种方式在MySQL HeatWave中使用LLMs，包括利用OCI生成式AI服务访问Cohere和Meta的预训练模型进行文本总结、嵌入和生成，或在HeatWave内运行LLMs。
  
  
• 另一个重要的好处是，您可以轻松地将生成式AI与HeatWave的其他功能如机器学习结合使用。例如，快速开发在线食品配送应用，让客户用自然语言提问并使用HeatWave AutoML推荐系统根据他们的偏好从各种餐厅获取推荐菜肴。

02  

• 利用HeatWave实时分析MySQL数据库中存储的JSON文档，将文档查询速度提高数个数量级。
  
  
• 对JavaScript的原生支持，允许开发者用JavaScript编写并在HeatWave中直接执行存储过程和函数。JavaScript提供的丰富语言特性，如用户定义类型、容器和函数编程结构，相较使用SQL简化了实现。开发者可以用JavaScript编写丰富的应用逻辑，并通过在MySQL数据库内执行程序获得高性能。
  
  

• 现在您可以使用HeatWave查询对象存储中JSON格式的半结构化数据，例如开发内容管理应用或使用对象存储中的JSON数据实时仪表板。
  
  
• 借助HeatWave Lakehouse中的JavaScript原生支持，开发者可以使用JavaScript处理和查询对象存储中的数据，包括非MySQL工作负载。例如，您可以使用HeatWave Lakehouse构建动态内容加载应用，利用JavaScript的丰富特性处理和查询对象存储中的数据。

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