AlloyDB AI: локальные модели заменяют LLM в базах данных

Когда речь заходит о генеративном искусственном интеллекте, большинство представляет себе облачные API, которые обрабатывают запросы с задержкой в несколько секунд. Google решил перевернуть эту парадигму, представив AlloyDB AI — набор функций в своей облачной базе данных, который позволяет выполнять инференс моделей прямо внутри базы, без обращения к внешним сервисам. Это означает, что приложения на основе ИИ могут работать со скоростью, сравнимой со скоростью обычных SQL-запросов, открывая новые горизонты для реального времени и масштабируемости.

Ключевая инновация — прокси-модели, которые обучаются на выходах больших языковых моделей (LLM) и затем разворачиваются локально. Такой подход снижает задержки и затраты, связанные с внешними вызовами, и позволяет обрабатывать огромные объемы данных эффективно. В предварительной версии прокси-модель достигает 100 000 строк в секунду, а умная пакетная обработка обеспечивает 2400-кратное улучшение пропускной способности по сравнению с прямыми вызовами LLM.

Что такое AlloyDB AI и как работают прокси-модели

AlloyDB AI — это не отдельный продукт, а набор функций, встроенных в AlloyDB для PostgreSQL. Он включает векторный поиск, генеративные ответы и интеграцию с машинным обучением. Прокси-модель — это сердце системы, позволяющее выполнять инференс непосредственно в базе данных, используя модель, обученную на данных, сгенерированных LLM.

Процесс начинается с того, что LLM используется для создания обучающих данных на основе запросов и ответов. Затем эти данные используются для обучения прокси-модели, которая может быть значительно меньше и быстрее исходной LLM. После обучения прокси-модель развертывается внутри базы данных, и все последующие запросы обрабатываются локально, без обращения к внешним API. Это похоже на дистилляцию знаний, когда большая модель передает свои знания маленькой, но сохраняет высокую точность.

Такой подход особенно полезен для сценариев, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки: чат-боты, системы рекомендаций, аналитика в реальном времени. Прокси-модели позволяют обрабатывать тысячи запросов в секунду, что невозможно при использовании внешних LLM из-за сетевых задержек и ограничений скорости. Например, в чат-боте поддержки ответы могут генерироваться мгновенно, без ожидания ответа от удаленного сервера.

Предыстория и контекст: эволюция интеграции ИИ в базы данных

Интеграция ИИ в базы данных не нова: ранее появились векторные базы данных и расширения для хранения эмбеддингов. Однако AlloyDB AI идет дальше, предлагая не только хранение и поиск векторов, но и возможность выполнять инференс моделей прямо в базе данных. Это стало возможным благодаря развитию техник дистилляции моделей, когда большая модель используется для обучения меньшей, которая сохраняет точность, но требует меньше ресурсов.

Google ранее запустил AlloyDB для PostgreSQL, предлагая высокую производительность и совместимость с PostgreSQL. AlloyDB AI расширяет эти возможности, добавляя функции машинного обучения, которые могут быть использованы разработчиками без необходимости создавать отдельную инфраструктуру для ИИ. Это снижает порог входа для компаний, которые хотят внедрить ИИ в свои продукты.

В более широком контексте, другие облачные провайдеры также интегрируют ИИ в свои базы данных. Например, Amazon выпустил Aurora DSQL, а Microsoft работает над интеграцией ИИ в Azure SQL. Однако прокси-модели — это уникальный подход, который позволяет выполнять инференс локально, что дает значительное преимущество в производительности и стоимости. В то время как конкуренты фокусируются на векторном поиске и интеграции с внешними LLM, Google делает ставку на локальный инференс.

Как прокси-модели отличаются от традиционных LLM-интеграций?

Традиционные интеграции LLM в базы данных обычно предполагают вызов внешнего API для каждого запроса, что приводит к задержкам и зависимости от сети. Прокси-модели же обучаются на выходах LLM и затем работают локально, что устраняет сетевые накладные расходы и позволяет обрабатывать запросы со скоростью базы данных. Это принципиальное отличие: прокси-модель — это не просто кэш ответов, а полноценная модель, которая может обобщать на новые запросы, не виденные при обучении.

Ключевое отличие в том, что прокси-модель — это не просто кэш ответов, а полноценная модель, которая может обобщать на новые запросы, не виденные при обучении. Это достигается за счет дистилляции знаний из LLM в компактную модель, которая может быть развернута на ресурсах базы данных. Таким образом, прокси-модель способна обрабатывать разнообразные запросы, не теряя в качестве, и при этом работает в миллионы раз быстрее.

Это позволяет достичь 2400-кратного улучшения пропускной способности по сравнению с прямыми вызовами LLM, что подтверждается внутренними тестами Google. Однако важно отметить, что эти цифры применимы только к функции ai.if в предварительной версии и в контролируемых условиях, поэтому реальные результаты могут отличаться в зависимости от сценария использования. Например, в производственной среде с большим объемом данных производительность может быть ниже, но все равно значительно выше, чем при внешних вызовах.

Технические детали: архитектура и производительность

Архитектура прокси-моделей включает несколько компонентов: обучающий конвейер, который использует LLM для генерации данных, процесс дистилляции, который создает компактную модель, и среду выполнения внутри базы данных, которая выполняет инференс. Обучающий конвейер может быть настроен для различных задач, таких как классификация, регрессия или генерация текста. Google предоставляет инструменты для автоматизации этого процесса, включая возможности для тонкой настройки и валидации.

Производительность прокси-моделей впечатляет: в предварительной версии они достигают 100 000 строк в секунду, что в 2400 раз быстрее, чем вызовы LLM. Это достигается за счет умной пакетной обработки, которая группирует запросы и выполняет их параллельно, используя ресурсы базы данных эффективно. Например, если у вас есть таблица с миллионами строк, вы можете применить прокси-модель для классификации каждой строки за считанные секунды, тогда как с внешним LLM это заняло бы часы.

Однако следует учитывать, что эти бенчмарки были получены в контролируемых условиях и могут не отражать реальную производительность в производственных средах. Кроме того, прокси-модели могут иметь ограничения по точности по сравнению с полными LLM, поэтому их следует использовать для задач, где допустима небольшая потеря качества. Например, для задач, где требуется точный ответ, лучше использовать LLM, а для массовой обработки данных — прокси-модель.

Кого затронет и как: разработчики, бизнес и пользователи

Разработчики, использующие AlloyDB AI, получат возможность создавать приложения с генеративным ИИ, которые работают быстрее и дешевле. Это особенно актуально для стартапов и компаний, которые хотят масштабировать ИИ-функции без больших затрат на инфраструктуру. Вместо того чтобы арендовать дорогие GPU-кластеры для инференса, они могут использовать ресурсы базы данных, которые уже оплачены.

Бизнес выиграет от снижения операционных расходов и улучшения пользовательского опыта благодаря низкой задержке. Например, чат-боты поддержки смогут отвечать мгновенно, а системы рекомендаций — обновляться в реальном времени. Это повышает удовлетворенность клиентов и снижает нагрузку на ИТ-отделы.

Для пользователей это означает более быстрые и отзывчивые приложения, которые используют ИИ для улучшения функциональности. В России и СНГ также есть интерес к таким технологиям, хотя доступ к облачным сервисам Google может быть ограничен, что стоит учитывать. Тем не менее, технология может быть адаптирована для локальных облачных платформ или использоваться через прокси-серверы.

Что будет дальше: планы Google и развитие технологии

Google планирует расширять возможности AlloyDB AI, добавляя новые функции и улучшая производительность. В ближайшее время ожидается выход дополнительных функций для прокси-моделей, включая поддержку большего количества задач и улучшенные инструменты для обучения. Например, возможно добавление автоматического выбора архитектуры модели или интеграция с AutoML.

Также вероятно, что другие облачные провайдеры начнут внедрять аналогичные подходы, что приведет к более широкому распространению локального инференса в базах данных. Это может стать стандартом для приложений, требующих высокой производительности ИИ. Уже сейчас Amazon и Microsoft активно работают над подобными решениями, но прокси-модели дают Google конкурентное преимущество.

Эксперты прогнозируют, что к 2027 году большинство облачных баз данных будут включать встроенные возможности машинного обучения, и прокси-модели станут ключевым компонентом этой эволюции. Это изменит подход к разработке ИИ-приложений, сделав их более доступными и эффективными.

Итог

AlloyDB AI с прокси-моделями — это значительный шаг вперед в интеграции ИИ в базы данных, предлагая высокую производительность и низкую стоимость. Эта технология позволяет выполнять инференс локально, что открывает новые возможности для разработчиков и бизнеса. Следите за развитием AlloyDB AI, так как это может изменить подход к созданию ИИ-приложений.