Descripción
PostgresML ofrece un enfoque optimizado para el desarrollo de aplicaciones de IA al integrar funcionalidades de machine learning directamente dentro de su base de datos PostgreSQL. Esto elimina la necesidad de arquitecturas de microservicios complejas, como bases de datos vectoriales separadas, modelos de embeddings y frameworks de LLM, reduciendo así la sobrecarga operativa y las posibles interrupciones en producción.
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La plataforma permite a los desarrolladores crear aplicaciones impulsadas por IA con facilidad, aprovechando la familiaridad de SQL. Las capacidades clave incluyen la indexación, filtrado y re-clasificación de embeddings vectoriales hasta 10 veces más rápido que los métodos tradicionales, soportando búsquedas rápidas KNN y ANN con indexación HNSW o IVFFlat. También facilita la generación de embeddings utilizando una selección de modelos de vanguardia, con preprocesadores de datos integrados para la división y fragmentación de texto.
PostgresML permite la co-ubicación de datos y cómputo, permitiéndole incrustar, servir y almacenar terabytes de datos en una sola máquina, al tiempo que garantiza la privacidad y seguridad de los datos integradas. Además, soporta el entrenamiento, ajuste y despliegue de varios modelos de ML, incluyendo regresión, clasificación y clustering, así como el ajuste fino de LLMs en sus propios datos. Los usuarios también pueden monitorear los despliegues de modelos a lo largo del tiempo.
La plataforma se integra perfectamente con LLMs de código abierto como Mistral y Llama, permitiendo una gama de tareas de PNL y sirviendo modelos con la misma infraestructura. Proporciona una plataforma completa con múltiples opciones de despliegue y soporta tareas de IA y machine learning a través de SQL o SDKs en JavaScript y Python. Este enfoque integrado conduce a un mejor rendimiento de precio, ya que puede reemplazar múltiples herramientas existentes y minimizar los costos operativos.
PostgresML está diseñado para ingenieros y desarrolladores familiarizados con PostgreSQL que desean incorporar capacidades avanzadas de IA y ML sin una curva de aprendizaje pronunciada o la sobrecarga de gestión de sistemas dispares. Aborda puntos débiles comunes como el caos de microservicios, la creciente ineficiencia y la exposición excesiva de datos a través de múltiples sistemas, ofreciendo una solución más segura, estable y privada.
- CategoríaBases de datos vectoriales y recuperación
- Modelo de preciosPago por uso (basado en modelos utilizados)
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de PostgresML
Capacidades de machine learning e IA dentro de la base de datos
Indexación, filtrado y re-clasificación de vectores
Búsqueda KNN y ANN rápida para embeddings
Soporte para indexación HNSW y IVFFlat
Generación de embeddings de texto utilizando modelos de vanguardia
Preprocesadores de datos integrados para división y fragmentación de texto
Co-ubicación de datos y cómputo para incrustación, servicio y almacenamiento
Soporte para terabytes de datos en una sola máquina
Funciones integradas de privacidad y seguridad de datos
Entrenamiento, ajuste y despliegue de modelos de ML (regresión, clasificación, clustering)
Ajuste fino de LLMs en datos personalizados
Monitoreo de despliegues de modelos
Integración con LLMs de código abierto (Mistral, Llama)
Soporte para SDKs de SQL, JavaScript y Python
Pila de IA simplificada que reduce la complejidad de los microservicios
¿Cómo usar PostgresML?
Configurar: Instale PostgresML dentro de su base de datos PostgreSQL.
Generar Embeddings: Utilice modelos integrados o integre los suyos para convertir datos de texto en embeddings vectoriales.
Indexar Vectores: Indexe eficientemente sus embeddings para una recuperación rápida.
Realizar Tareas de ML: Ejecute tareas como generación de texto, resumen o traducción utilizando modelos integrados.
Desplegar Modelos: Entrene, ajuste y despliegue modelos de machine learning personalizados directamente en la base de datos.
Integrar: Utilice SQL o SDKs en Python y JavaScript para construir aplicaciones impulsadas por IA.
Casos de uso de PostgresML
- Chatbots RAG
- Salidas de IA en Tiempo Real
- Generación de Embeddings
- Análisis de Datos e Insights
- Tareas de PNL
- Despliegue de Modelos Personalizados
- Pilas de IA Optimizadas
