AlloyDB Hadirkan Kemampuan AI Otomatis di Dalam Database

Di era aplikasi modern mulai dari e-commerce, perbankan digital, hingga platform media sosial data operasional adalah jantung dari setiap pengalaman pengguna. Katalog produk, riwayat transaksi, preferensi pelanggan, hingga interaksi harian semuanya tersimpan di dalam operational database. Selama ini, basis data tipe ini dikenal unggul untuk transaksi real-time. Namun kini, perannya berkembang: database menjadi fondasi untuk pencarian semantik, rekomendasi cerdas, serta berbagai fitur GenAI yang membutuhkan kemampuan vektor.

Untuk menjawab kebutuhan era baru tersebut, Google menghadirkan AlloyDB AI, serangkaian kemampuan yang membuat database menjadi AI-native. AlloyDB AI sebelumnya sudah menyediakan kemampuan vektor berperforma tinggi, termasuk pembuatan embedding secara langsung (inline) dan tuning indeks vektor manual. Namun, pendekatan manual ini masih membutuhkan pipeline teknis yang rumit.

Kini Google melangkah lebih jauh dengan dua fitur baru yang tersedia dalam versi preview:

• Auto Vector Embeddings
• Auto Vector Index

Keduanya memungkinkan mengubah operational database menjadi AI-native database hanya dengan beberapa baris SQL. Artikel ini akan membahas bagaimana fitur tersebut bekerja, tantangan tradisional yang dihilangkannya, dan bagaimana keduanya dapat mempercepat pembangunan aplikasi GenAI berskala besar.

 
Mengapa Database Perlu Menjadi AI-Native?

Bila Anda ingin membangun fitur GenAI Anda memerlukan embedding. Embedding adalah representasi numerik dari data teks, gambar, atau metadata, yang digunakan oleh mesin untuk memahami kesamaan semantik.

Dalam aplikasi dunia nyata, embedding biasanya dibuat di luar database, lalu dimasukkan kembali ke database sebagai kolom vektor. Di sinilah masalah muncul: prosesnya panjang, teknis, rawan error, dan sulit dipelihara.

Contoh:

• Ekstrak data dari database: memindahkan ke pipeline pemrosesan.
• Kirim teks ke API embedding: atur batching, rate limit, token limit.
• Terima embedding: simpan kembali ke database.
• Bangun embedding refresh pipeline: memantau perubahan data.
• Buat dan tuning indeks vektor: rancang parameter secara manual.
• Pelihara indeks setiap kali data berubah: rebuild ulang jika perlu.

Untuk perusahaan besar yang memiliki jutaan data, pipeline ini bisa sangat memakan waktu dan tenaga.

Inilah alasan AlloyDB menghadirkan pendekatan baru: membuat database menjadi pusat semua proses AI, sehingga embedding dan indexing otomatis terjadi langsung di dalam database—tanpa ETL eksternal.

 
Tantangan Pendekatan Tradisional

Fitur baru AlloyDB AI berangkat dari serangkaian kendala yang biasa terjadi dalam implementasi vector search:

1. Pipeline ETL yang rumit
   Untuk membuat embedding, developer harus mengekstrak data dari database, memprosesnya di API eksternal, lalu mengembalikannya ke database. Ini menambah latensi dan risiko inkonsistensi data.

2. Sulit memelihara embedding
   Setiap kali ada perubahan data, embedding seharusnya ikut berubah. Namun banyak sistem tidak menanganinya secara otomatis.

3. Tuning indeks vektor sangat teknis
   Indeks vektor seperti ScaNN memiliki banyak parameter yang harus diatur secara manual: jumlah leaves, levels, efSearch, dan lain-lain. Sedikit kesalahan bisa memperlambat pencarian secara drastis.

4. Indeks tidak stabil ketika data berubah
   Indeks yang awalnya cepat bisa menjadi lambat jika data berkembang. Proses rebuild biasanya memakan waktu dan menghentikan layanan.

Semua masalah ini membuat implementasi vector search mudah salah desain dan mahal dalam jangka panjang.

 
AlloyDB Sebagai Vector Database Masa Depan

Untuk memahami seberapa besar manfaat fitur baru ini, bayangkan sebuah platform e-commerce besar yang menyimpan jutaan produk dalam tabel AlloyDB.

Tabel tersebut berisi:

• Data terstruktur: product_id, price, color, brand
• Data tidak terstruktur: product_description

Anda ingin membuat fitur pencarian cerdas seperti:

• “warm coat for winter” → bukan sekadar “jacket”
• Filter harga, warna, ukuran, dan kategori
• Menggabungkan preferensi pengguna dari tabel lain

Untuk itu, Anda memerlukan embedding yang akurat dan indeks vektor yang optimal.

Dengan pendekatan lama, Anda harus membangun pipeline yang mengurus semua proses tersebut. Tetapi dengan AlloyDB versi terbaru, semua dapat dilakukan langsung di dalam database, sepenuhnya otomatis.

 
Auto Vector Embeddings: Embedding Otomatis di Dalam Database

Fitur ini mengubah database biasa menjadi database yang mampu memproduksi embedding secara otomatis. AlloyDB menangani seluruh proses:

• batching API call ke Vertex AI
• optimasi throughput
• pemrosesan latar belakang tanpa mengganggu transaksi
• pembaruan embedding setiap kali ada perubahan data

Semuanya terjadi tanpa kode ETL tambahan.

Cara Mengaktifkan Auto Vector Embeddings

Cukup jalankan satu perintah:

CALL ai.initialize_embeddings(
    model_id => 'gemini-embedding-001',
    table_name => 'products',
    content_column => 'product_description',
    embedding_column => 'product_embedding',
    incremental_refresh_mode => 'transactional'
);

Setelah itu:

• AlloyDB membuat embedding
• Menyimpannya ke kolom vektor
• Menjaga embedding tetap mutakhir setiap kali baris diperbarui

Jika ingin melakukan refresh manual:

CALL ai.refresh_embeddings(
    table_name => 'products',
    embedding_column => 'product_embedding',
    batch_size => 50
);

Dengan pendekatan ini, operational database Anda otomatis berubah menjadi AI-native database tanpa pipeline tambahan.

 
Auto Vector Index: Indeks Vektor Otomatis Tanpa Tuning Manual

Setelah embedding tersedia, langkah berikutnya adalah mengoptimalkan pencarian. Query semantik biasanya menggunakan operator <-> untuk menghitung jarak antara embedding.

Contoh:

SELECT * FROM products
WHERE color = 'maroon'
ORDER BY product_embedding <-> google_ml.embedding('gemini-embedding-001', 'warm coat for winter')
LIMIT 10;

Agar query seperti ini cepat, Anda membutuhkan indeks vektor.

Pendekatan tradisional
Developer harus menulis konfigurasi ScaNN secara manual, misalnya:

CREATE INDEX idx_products_embedding ON products
USING scann (product_embedding)
WITH (num_leaves=100000, max_num_levels=2);

Ini tidak hanya teknis tetapi juga sensitif: parameter sedikit salah bisa membuat performa turun.

Dengan Auto Vector Index, cukup tulis:

CREATE INDEX idx_products_embedding ON products
USING scann (product_embedding)
WITH (mode = 'AUTO');

Setelah itu, AlloyDB mengurus sisanya.

Apa saja yang dilakukan mode AUTO?

1. Konfigurasi otomatis
   AlloyDB menganalisis:

   • ukuran data
   • distribusi vektor
   • beban kerja query
   • kapasitas server

   Untuk menghasilkan konfigurasi indeks terbaik.

2. Pemeliharaan otomatis
   Indeks akan:

   • Bertumbuh sesuai volume data
   • Mengubah centroid saat distribusi bergeser
   • Tetap optimal tanpa perlu rebuild manual

3. Optimasi query otomatis
   ScaNN menyesuaikan rencana eksekusi berdasarkan statistik terbaru, sehingga performa tetap cepat meski data berubah.

Hasilnya: pencarian semantik bisa dilakukan dalam hitungan milidetik, walaupun data bertambah setiap hari.

 
Kombinasi Dua Fitur yang Mengubah Cara Membangun Aplikasi AI

Dengan dua fitur baru ini, AlloyDB tidak hanya menjadi vector database biasa. Ia menjadi AI-native operational database.

• Auto Vector Embeddings
  Mengurus seluruh proses pembuatan dan pembaruan embedding langsung dari database.
• Auto Vector Index
  Menawarkan indeks yang dapat menyetel, merawat, dan mengoptimalkan dirinya sendiri.

Hasilnya, Anda bisa:

• membangun aplikasi GenAI tanpa pipeline ETL,
• menghilangkan beban pemeliharaan indeks vektor,
• mendapatkan performa pencarian yang stabil,
• memanfaatkan SQL yang sama seperti sebelumnya.

Semua ini mempercepat perjalanan dari proof-of-concept menuju produksi tanpa perlu menambah kompleksitas arsitektur.

Mengapa Fitur Ini Penting Bagi Developer dan Perusahaan?

Fitur auto vector embeddings dan auto vector index membawa dampak besar bagi tim pengembang maupun perusahaan yang ingin mempercepat transformasi digital berbasis AI. Keduanya tidak hanya mengurangi beban teknis, tetapi juga membuka jalan bagi arsitektur yang lebih sederhana, efisien, dan scalable.

1. Menurunkan biaya operasional secara drastis
   Tanpa fitur otomatis, developer harus membangun pipeline ETL untuk menghasilkan embedding: mengekstrak data, mengirimnya ke API eksternal, memprosesnya, mengembalikannya ke database, lalu memantau perubahan data. Pipeline ini memerlukan server tambahan, API gateway, serta monitoring yang rumit. Dengan AlloyDB, seluruh proses terjadi di dalam database, sehingga perusahaan dapat mengurangi biaya infrastruktur, engineering hours, dan maintenance jangka panjang.

2. Mengurangi kompleksitas arsitektur
   Biasanya sistem vector search membutuhkan beberapa komponen: database operasional, API embedding, message queue, job scheduler, hingga vector database terpisah. AlloyDB menyederhanakannya menjadi satu sistem terpadu. Proses pembuatan embedding, pembaruan, indexing, dan optimasi query terjadi dalam lingkungan yang sama. Arsitektur menjadi lebih bersih, mudah dipahami, dan minim titik kegagalan.

3. Meningkatkan akurasi pencarian
   Keakuratan pencarian AI sangat bergantung pada embedding yang mutakhir dan indeks vektor yang optimal. Dengan auto vector embeddings, setiap perubahan data langsung menghasilkan embedding baru tanpa campur tangan manual. Di sisi lain, auto vector index memastikan indeks selalu menyesuaikan pertumbuhan data dan distribusi vektor. Perpaduan keduanya menghasilkan pencarian semantik yang lebih relevan dan konsisten.

4. Mempercepat time-to-market
   Di banyak perusahaan, proses membangun pipeline AI memakan waktu berminggu-minggu, bahkan berbulan-bulan. Dengan AlloyDB, pengembang hanya perlu beberapa baris SQL untuk mengaktifkan fitur embedding dan indexing. Prototipe dapat dibuat dalam hitungan jam, dan diubah menjadi produk siap produksi dengan jauh lebih cepat. Kecepatan ini memberi keunggulan kompetitif di pasar yang bergerak cepat.

5. Memberikan pengalaman pengguna yang lebih cerdas
   Ketika embedding dan indeks vektor selalu terbaru, aplikasi dapat memberikan pengalaman yang jauh lebih personal dan intuitif. Pengguna dapat melakukan pencarian semantik, menemukan konten yang relevan, menerima rekomendasi otomatis, atau mendapatkan hasil personalisasi real-time. Semuanya dapat berjalan mulus tanpa developer harus membangun sistem yang rumit di belakang layar.

 
Contoh Aplikasi Nyata yang Sangat Diuntungkan

Banyak jenis aplikasi modern yang dapat merasakan manfaat langsung dari otomatisasi embedding dan indexing ini.

1. E-commerce
   
   • Hasil pencarian lebih relevan dan memahami konteks, bukan sekadar mencocokkan kata.
   • Rekomendasi produk lebih akurat karena embedding mencerminkan deskripsi yang selalu terbaru.
   • Sistem dapat menemukan produk serupa secara otomatis, membuka peluang upsell dan cross-sell yang lebih besar.
2. Customer Support
   
   • Pencarian dokumen menjadi semantik sehingga agen bisa menemukan jawaban lebih cepat.
   • Sistem dapat memberi saran respons otomatis berdasarkan konteks pertanyaan pelanggan.
   • Basis pengetahuan internal jadi lebih mudah diakses tanpa keyword yang sangat spesifik.
3. Enterprise Knowledge Base
   
   • Pengambilan informasi dilakukan berdasarkan makna, bukan sekadar kata kunci.
   • Karyawan dapat menanyakan berbagai hal dalam bahasa alami dan mendapatkan jawaban relevan.
   • Mendukung pembuatan chatbot internal yang lebih pintar dan responsif.
4. Media & Konten
   
   • Pencarian artikel atau video berdasarkan tujuan pengguna (intent), bukan hanya kata kunci.
   • Konten dapat dikelompokkan atau direkomendasikan secara otomatis berdasarkan kesamaan tema.
   • Editor konten lebih mudah menemukan materi pendukung yang relevan.

Semua skenario di atas menjadi lebih mudah diimplementasikan karena AlloyDB mengotomatisasi fondasi teknis yang sebelumnya sangat berat: embedding dan indexing.

 
Masa Depan Database adalah AI-Native

Fitur Auto Vector Embeddings dan Auto Vector Index menunjukkan arah baru dunia database: sistem yang bukan hanya menyimpan data, tetapi juga memahaminya. Dengan menghilangkan langkah teknis seperti pipeline ETL, pembaruan manual embedding, atau tuning indeks vektor, AlloyDB mempercepat adopsi GenAI di berbagai sektor.

Developer cukup menulis SQL. AlloyDB mengurus pembuatan embedding, pembaruan real-time, hingga optimasi indeks secara otomatis. Pendekatan ini memudahkan perusahaan membangun aplikasi AI modern tanpa harus merombak arsitektur atau menambah banyak komponen eksternal.

Bagi tim yang ingin bergerak cepat dan tetap efisien, AlloyDB menyediakan pondasi yang kokoh untuk masuk ke era AI-native database.

 
Mulai Mencoba AlloyDB

Anda dapat mulai mengeksplorasi fitur auto vector embeddings dan auto vector index melalui:

• Free trial AlloyDB selama 30 hari
• Kredit gratis $300 bagi pengguna baru Google Cloud

Dengan otomatisasi penuh, performa tinggi, dan integrasi mendalam dengan Vertex AI, AlloyDB menjadi salah satu solusi paling praktis untuk membangun aplikasi AI skala enterprise dengan cepat dan efisien.