Beschreibung
PostgresML bietet einen optimierten Ansatz zur Entwicklung von KI-Anwendungen, indem es Machine-Learning-Funktionalitäten direkt in Ihre PostgreSQL-Datenbank integriert. Dies eliminiert die Notwendigkeit komplexer Microservice-Architekturen, wie separate Vektordatenbanken, Embedding-Modelle und LLM-Frameworks, und reduziert dadurch den Betriebsaufwand und potenzielle Produktionsausfälle.
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Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen einfach zu erstellen und dabei die Vertrautheit von SQL zu nutzen. Zu den Kernfunktionen gehören das Indizieren, Filtern und Neu-Ranken von Vektor-Embeddings bis zu 10-mal schneller als herkömmliche Methoden, mit Unterstützung für schnelle KNN- und ANN-Suchen mit HNSW- oder IVFFlat-Indizierung. Es erleichtert auch die Generierung von Embeddings unter Verwendung einer Auswahl modernster Modelle, komplett mit integrierten Datenvorverarbeitern für Textaufteilung und Chunking.
PostgresML ermöglicht die Ko-Lokalisierung von Daten und Rechenleistung, sodass Sie Terabytes an Daten auf einer einzigen Maschine einbetten, bereitstellen und speichern können, während gleichzeitig integrierte Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen gewährleistet sind. Darüber hinaus unterstützt es das Trainieren, Optimieren und Bereitstellen verschiedener ML-Modelle, einschließlich Regression, Klassifizierung und Clustering, sowie das Fine-Tuning von LLMs auf Ihren eigenen Daten. Benutzer können auch Modellbereitstellungen über die Zeit überwachen.
Die Plattform lässt sich nahtlos mit Open-Source-LLMs wie Mistral und Llama integrieren, was eine Reihe von NLP-Aufgaben ermöglicht und Modelle mit derselben Infrastruktur bereitstellt. Es bietet eine umfassende Plattform mit mehreren Bereitstellungsoptionen und unterstützt KI- und Machine-Learning-Aufgaben über SQL oder SDKs in JavaScript und Python. Dieser integrierte Ansatz führt zu einer besseren Preis-Leistungs-Bilanz, da er mehrere bestehende Tools ersetzen und die Betriebskosten minimieren kann.
PostgresML wurde für Ingenieure und Entwickler entwickelt, die mit PostgreSQL vertraut sind und fortschrittliche KI- und ML-Funktionen integrieren möchten, ohne eine steile Lernkurve oder den Verwaltungsaufwand separater Systeme. Es adressiert gängige Probleme wie Microservice-Chaos, zunehmende Ineffizienz und übermäßige Datenexposition über mehrere Systeme hinweg und bietet eine sicherere, stabilere und privatere Lösung.
- KategorieVektordatenbanken & Retrieval
- PreismodellBezahlung nach Nutzung (basierend auf verwendeten Modellen)
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
PostgresML's Kernfunktionen
Integrierte Machine-Learning- und KI-Funktionen in der Datenbank
Vektorindizierung, -filterung und -neu-Ranking
Schnelle KNN- und ANN-Suche für Embeddings
Unterstützung für HNSW- und IVFFlat-Indizierung
Generierung von Text-Embeddings mit modernsten Modellen
Integrierte Datenvorverarbeiter für Textaufteilung und Chunking
Ko-Lokalisierung von Daten und Rechenleistung für Einbettung, Bereitstellung und Speicherung
Unterstützung für Terabytes an Daten auf einer einzigen Maschine
Integrierte Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen
Training, Optimierung und Bereitstellung von ML-Modellen (Regression, Klassifizierung, Clustering)
Fine-Tuning von LLMs auf benutzerdefinierten Daten
Überwachung von Modellbereitstellungen
Integration mit Open-Source-LLMs (Mistral, Llama)
Unterstützung für SQL, JavaScript und Python SDKs
Vereinfachter KI-Stack reduziert Microservice-Komplexität
Wie verwendet man PostgresML?
Konfigurieren: Richten Sie PostgresML in Ihrer PostgreSQL-Datenbank ein.
Embeddings generieren: Verwenden Sie integrierte Modelle oder integrieren Sie eigene, um Textdaten in Vektor-Embeddings umzuwandeln.
Vektoren indizieren: Indizieren Sie Ihre Embeddings effizient für schnelle Abrufe.
ML-Aufgaben durchführen: Führen Sie Aufgaben wie Textgenerierung, Zusammenfassung oder Übersetzung mit integrierten Modellen aus.
Modelle bereitstellen: Trainieren, optimieren und stellen Sie benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle direkt in der Datenbank bereit.
Integrieren: Nutzen Sie SQL oder SDKs in Python und JavaScript, um KI-gestützte Anwendungen zu erstellen.
PostgresML's Anwendungsfälle
- RAG Chatbots
- Echtzeit-KI-Ausgaben
- Generierung von Embeddings
- Datenanalyse & Einblicke
- NLP-Aufgaben
- Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle
- Optimierte KI-Stacks
