O Hologres permite executar modelos de linguagem grandes (LLMs) diretamente na sua instância e chamá-los com SQL padrão por meio de AI Functions — sem necessidade de um serviço de inferência separado ou pipeline de extração, transformação e carga (ETL). Com isso, você pode criar fluxos de trabalho de IA de ponta a ponta sobre seus dados existentes: segmentar texto, gerar embeddings, recuperar contexto relevante e executar análises — tudo dentro do data warehouse.
Casos de uso
As AI Functions no Hologres oferecem suporte aos seguintes cenários:
Análise automatizada de conteúdo: Classifique, resuma ou extraia entidades de grandes tabelas de texto usando consultas SQL.
Pipelines de busca vetorial e RAG: Gere embeddings e armazene-os em campos vetoriais; combine recuperação vetorial com busca por texto completo e Processamento Analítico Online (OLAP) em uma única consulta.
Processamento de dados multimodais: Leia, segmente, vetorize e analise dados multimodais de ponta a ponta usando Dynamic Tables — sem mover dados para fora do warehouse.
Integração com BI e pipelines de dados: Chame modelos diretamente a partir de relatórios de BI e pipelines de dados baseados em SQL existentes. Não é necessária expertise adicional em engenharia de IA.
Como funciona
Implante um modelo gerenciado pelo Hologres no console com um clique ou execute um modelo integrado do Hologres em um nó de IA. Após a implantação do modelo, chame-o usando AI Functions no SQL. Combine chamadas de modelo com Dynamic Tables para criar pipelines automatizados que processam e analisam dados à medida que chegam.
Fontes de modelos
O Hologres oferece suporte a duas fontes de modelos. A escolha certa depende dos seus requisitos de throughput, modelo de custos e necessidades de residência de dados.
Fonte do modelo | Implantação | Faturamento | Ideal para | Gerenciamento de operações | Versão compatível do Milvus |
Modelo gerenciado | Implantado no console do Hologres com um clique. Nenhuma API key necessária. | Pagamento conforme o uso, alinhado com os preços do Alibaba Cloud Model Studio. Consulte Faturamento de modelos gerenciados. | Exploração de modelos, integração rápida e uso elástico com pagamento conforme o uso para cenários de texto, embedding, imagem, vídeo e áudio. | Gerenciado e atualizado automaticamente pelo Hologres | Hologres V4.0.40+, V4.1.26+, V4.2.5+ ou V5.0+ |
Nó de IA do Hologres | Modelos integrados implantados em nós de IA dedicados do Hologres (GPU) | Apenas taxas do nó de IA do Hologres (GPU) — sem taxa separada de invocação de modelo. Consulte Preços e compra de recursos de IA. | Cargas de trabalho essenciais que exigem alta taxa de consultas por segundo (QPS), baixa latência, residência de dados no seu ambiente e conformidade de segurança. | Gerenciado pelos nós de IA do Hologres; administrado de forma unificada na instância | Hologres V3.2 e posterior |
Como escolher: Comece com modelos gerenciados para iteração rápida e flexibilidade de pagamento conforme o uso. Migre para um nó de IA do Hologres quando sua carga de trabalho exigir QPS consistentemente alto, metas rigorosas de latência ou quando os dados precisarem permanecer no seu ambiente.
Implantar e usar modelos
Para etapas de implantação, consulte Implantação de modelos.
Quando o status da implantação exibir Implantado, conecte-se à sua instância do Hologres e chame o modelo usando AI Functions. Para sintaxe e exemplos, consulte AI Functions.
Próximos passos
AI Functions — Aprenda a chamar modelos implantados com SQL
Análise de imagens de alto desempenho para direção autônoma — Exemplo de ponta a ponta que combina AI Functions com dados multimodais do mundo real