الوصف
تقدم PostgresML نهجًا مبسطًا لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال تضمين وظائف التعلم الآلي مباشرة داخل قاعدة بيانات PostgreSQL الخاصة بك. هذا يلغي الحاجة إلى بنى الخدمات المصغرة المعقدة، مثل قواعد بيانات المتجهات المنفصلة، ونماذج التضمين، وأطر عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مما يقلل من الحمل التشغيلي وانقطاعات الإنتاج المحتملة.
قراءة المزيد
تمكّن المنصة المطورين من بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بسهولة، مستفيدين من مألوفية لغة SQL. تشمل القدرات الرئيسية فهرسة وتصفية وإعادة ترتيب تضمينات المتجهات بسرعة تصل إلى 10 مرات أسرع من الطرق التقليدية، مع دعم عمليات البحث السريعة KNN و ANN باستخدام فهرسة HNSW أو IVFFlat. كما أنها تسهل إنشاء التضمينات باستخدام مجموعة مختارة من أحدث النماذج، مع معالجات مسبقة للبيانات مدمجة لتقسيم النصوص وتجزئتها.
تتيح PostgresML التعاون بين البيانات والحوسبة، مما يسمح لك بتضمين وتخزين وتقديم تيرابايت من البيانات على جهاز واحد مع ضمان خصوصية البيانات وأمنها المدمجين. علاوة على ذلك، تدعم تدريب وضبط ونشر نماذج التعلم الآلي المختلفة، بما في ذلك الانحدار والتصنيف والتجميع، بالإضافة إلى الضبط الدقيق لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على بياناتك الخاصة. يمكن للمستخدمين أيضًا مراقبة عمليات نشر النماذج بمرور الوقت.
تتكامل المنصة بسلاسة مع نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر مثل Mistral و Llama، مما يتيح مجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية وتقديم النماذج بنفس البنية التحتية. إنها توفر منصة شاملة مع خيارات نشر متعددة وتدعم مهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال SQL أو SDKs في JavaScript و Python. يؤدي هذا النهج المتكامل إلى أداء أفضل من حيث التكلفة، حيث يمكنه استبدال العديد من الأدوات الحالية وتقليل التكاليف التشغيلية.
تم تصميم PostgresML للمهندسين والمطورين المطلعين على PostgreSQL ويرغبون في دمج إمكانيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة دون منحنى تعلم حاد أو عبء إدارة الأنظمة المتباينة. إنها تعالج نقاط الألم الشائعة مثل فوضى الخدمات المصغرة، وزيادة عدم الكفاءة، والتعرض المفرط للبيانات عبر أنظمة متعددة، مما يوفر حلاً أكثر أمانًا واستقرارًا وخصوصية.
- الفئةقواعد البيانات المتجهة والاسترجاع
- نموذج التسعيرالدفع حسب الاستخدام (استنادًا إلى النماذج المستخدمة)
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ PostgresML
إمكانيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي داخل قاعدة البيانات
فهرسة المتجهات وتصفيتها وإعادة ترتيبها
بحث KNN و ANN سريع للتضمينات
دعم فهرسة HNSW و IVFFlat
إنشاء تضمينات نصية باستخدام أحدث النماذج
معالجات مسبقة للبيانات مدمجة لتقسيم النصوص وتجزئتها
التعاون بين البيانات والحوسبة للتضمين والتقديم والتخزين
دعم تيرابايت من البيانات على جهاز واحد
ميزات خصوصية وأمن البيانات المدمجة
تدريب وضبط ونشر نماذج التعلم الآلي (الانحدار، التصنيف، التجميع)
الضبط الدقيق لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على البيانات المخصصة
مراقبة عمليات نشر النماذج
التكامل مع نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (Mistral, Llama)
دعم SDKs لـ SQL و JavaScript و Python
مكدس ذكاء اصطناعي مبسط يقلل من تعقيد الخدمات المصغرة
كيفية استخدام PostgresML؟
الإعداد: قم بإعداد PostgresML داخل قاعدة بيانات PostgreSQL الخاصة بك.
إنشاء التضمينات: استخدم النماذج المدمجة أو قم بدمج نماذجك الخاصة لتحويل البيانات النصية إلى تضمينات متجهة.
فهرسة المتجهات: قم بفهرسة تضميناتك بكفاءة للاسترجاع السريع.
تنفيذ مهام التعلم الآلي: قم بتنفيذ مهام مثل إنشاء النصوص، والتلخيص، أو الترجمة باستخدام النماذج المدمجة.
نشر النماذج: قم بتدريب وضبط ونشر نماذج التعلم الآلي المخصصة مباشرة في قاعدة البيانات.
التكامل: استخدم SQL أو SDKs في Python و JavaScript لبناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
حالات استخدام PostgresML
- روبوتات الدردشة RAG
- مخرجات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي
- إنشاء التضمينات
- تحليل البيانات والرؤى
- مهام معالجة اللغة الطبيعية
- نشر النماذج المخصصة
- مكدسات ذكاء اصطناعي مبسطة
