谷歌希望 Gemini，其生成式 AI 模型家族，来为应用数据库提供动力——从某种意义上说。
在拉斯维加斯举行的年度 Cloud Next 大会上，谷歌宣布了 Gemini in Databases 的公开预览版。这是一组由 Gemini 提供支持的功能集合，正如公司所宣传的那样，旨在“简化数据库旅程的所有方面”。用更通俗的语言来说，Gemini in Databases 是为创建、监控和迁移应用数据库的 Google Cloud 客户提供的 AI 驱动、面向开发者的工具包。
Database Studio：SQL 编辑与智能辅助
Gemini in Databases 的一部分是 Database Studio，这是一个用于结构化查询语言（SQL）的编辑器，SQL 是用于在关系数据库中存储和处理数据的语言。Database Studio 内置于 Google Cloud 控制台，谷歌表示，它可以生成、总结并修复 SQL 代码中的某些错误，此外还通过类似聊天机器人的界面提供一般的 SQL 编码建议。
AI 辅助迁移与自然语言交互
加入 Database Studio 旗下、隶属于 Gemini in Databases 品牌伞下的还有通过谷歌现有的 Database Migration Service 进行的 AI 辅助迁移。据谷歌称，谷歌的 Gemini 模型可以转换数据库代码，并提供这些更改的解释以及建议。
此外，在谷歌新的 Database Center——另一个 Gemini in Databases 组件中——用户可以使用自然语言与数据库交互，并使用工具管理数据库集群，评估其可用性、安全性和隐私合规性。如果出现问题，用户可以询问一个由 Gemini 驱动的机器人以获取故障排除提示。
Google Cloud 数据库总经理 Andi Gutmans 在与 TechCrunch 分享的博文写道：“Gemini in Databases 使客户能够轻松生成 SQL；此外，他们现在可以从单一面板管理、优化和治理整个数据库集群；最后，通过 AI 辅助的代码转换加速数据库迁移。”他补充道：“想象一下，你可以提出诸如‘我在东亚的生产数据库中，过去 24 小时内哪些缺少备份？’或‘有多少 PostgreSQL 资源的版本高于 11？’这样的问题，并获得关于整个数据库集群的即时洞察。”
当然，这假设 Gemini 模型不会时不时出错——而这并不能保证。
Gemini in Looker：对话式商业智能
无论如何，谷歌正在继续推进，也将 Gemini 引入其商业智能工具 Looker。
以私密预览形式推出的 Gemini in Looker 让用户能够“与他们的业务数据进行对话”，正如 Google 在博文中所描述的那样。该功能与 Google 的企业生产力工具套件 Workspace 集成，涵盖了一系列特性，包括对话式分析、报告、可视化及公式生成，以及自动化的 Google 幻灯片演示文稿生成。
我很好奇 Gemini in Looker 的报告和演示文稿生成功能是否可靠地表现良好。毕竟，生成式 AI 模型在准确性方面并没有良好的声誉，这可能导致令人尴尬甚至关乎任务成败的错误。随着 Cloud Next 活动在本周继续进行，我们有望揭晓答案。
应对微软 Copilot 的竞争策略
Gemini in Databases 可被视为对主要竞争对手微软最近推出的 Copilot in Azure SQL Database 的一种回应，后者将生成式 AI 带入了微软现有的完全托管云数据库服务。微软希望在新兴的 AI 驱动数据库竞赛中保持领先一步，并且还在利用 Azure Data Studio（该公司的一套企业数据管理和开发工具）构建生成式 AI。