AlloyDB Omni Codelab

探索 AlloyDB Omni 和 AlloyDB AI 的实操 Codelab，了解如何部署和管理数据库、运行本地 AI 模型以及执行向量搜索。您还可以了解如何构建检索增强生成 (RAG) 应用，以及如何使用 Model Context Protocol (MCP) 集成 AI 智能体。

注意：本页面上的部分 Codelab 会在 Google Cloud 上预配代管式 AlloyDB for PostgreSQL 集群，以演示 AlloyDB AI 功能和 MCP 集成。

部署和运维

• 在单个 Compute Engine 虚拟机上部署 AlloyDB Omni

  预配 Compute Engine 虚拟机 (VM)，并使用 RPM 软件包安装 AlloyDB Omni。

• 在 Kubernetes 上部署和管理 AlloyDB Omni

  在 Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot 集群或您自己的 Kubernetes 集群上安装 AlloyDB Omni Kubernetes 操作器，并管理数据库生命周期操作。

• 使用 RPM 编排器在 Compute Engine 虚拟机上部署 AlloyDB Omni 高可用性集群

  使用 RPM 编排器在 Compute Engine 虚拟机上部署高可用性 (HA) AlloyDB Omni 集群。

• 使用 AlloyDB Omni 进行逻辑复制

  在 Compute Engine 虚拟机上部署多个 AlloyDB Omni 实例，并使用 pglogical 扩展程序在这些实例之间配置逻辑复制。

• 使用 pgBackRest 将 AlloyDB Omni RPM 部署备份和恢复到与 S3 兼容的存储空间

  配置 pgBackRest，以使用与 S3 兼容的对象存储区来备份和恢复 AlloyDB Omni RPM 部署。

• 使用 RPM 编排器将 AlloyDB Omni 备份和恢复到与 S3 兼容的存储空间

  使用 RPM 编排器将 AlloyDB Omni 高可用性 (HA) 集群备份和恢复到与 S3 兼容的对象存储区。

• 在 AlloyDB Omni RPM 部署中启用透明数据加密 (TDE)

  使用 File KMS 在 AlloyDB Omni RPM 部署上配置并启用透明数据加密 (TDE)，并验证磁盘级数据加密。

• 在 AlloyDB Omni 中使用列式引擎加速分析查询

  在 Compute Engine 虚拟机上部署 AlloyDB Omni，加载数据，并使用列式引擎加速分析查询。

本地和开放 AI 模型

• 在 Kubernetes 上运行的 AlloyDB Omni 和 EmbeddingGemma（搭配 Gemma 4）

  在 GKE 上部署 AlloyDB Omni、EmbeddingGemma 和 Gemma 4，在 AlloyDB Omni 中注册模型，并通过 SQL 运行 Vector Search 和大语言模型 (LLM) 查询。

• 适用于受监管行业的高级 AI，搭载 Gemma 4 和 AlloyDB Omni

  在断开连接或受监管的环境中，将 AlloyDB Omni 与 Gemma 4、TimesFM 和 TabFM 等开放权重模型搭配运行。

Vector Search、AI 函数和 RAG

• 开始使用 AlloyDB AI 中的向量嵌入

  使用 AlloyDB AI 和 Vertex AI 生成向量嵌入、创建向量索引并运行相似度搜索。

• 使用 AlloyDB for PostgreSQL 大规模生成向量嵌入

  使用 AlloyDB AI 批量回填向量嵌入、设置增量触发器以自动嵌入新行，以及运行混合向量和 SQL 搜索。

• 基于 MCP Toolbox for Databases 的 AlloyDB for PostgreSQL RAG 应用

  使用 AlloyDB 配置 MCP Toolbox for Databases，并构建交互式 RAG 应用。

• AlloyDB AI 运算符和重新排名

  在 SQL 查询中使用 AlloyDB AI 运算符进行语义搜索、语义联接和结果重新排名。

智能体和 MCP

• 将 AlloyDB Omni 与 MCP Toolbox for Databases 搭配使用，以实现代理集成

  使用 MCP Toolbox for Databases 将 AI 智能体连接到 AlloyDB Omni，以检查架构、执行 SQL 和分析查询性能。