Description
PostgresML offre une approche rationalisée pour le développement d'applications d'IA en intégrant des fonctionnalités d'apprentissage automatique directement dans votre base de données PostgreSQL. Cela élimine le besoin d'architectures de microservices complexes, telles que des bases de données vectorielles séparées, des modèles d'embedding et des frameworks LLM, réduisant ainsi la surcharge opérationnelle et les pannes de production potentielles.
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La plateforme permet aux développeurs de créer facilement des applications basées sur l'IA, en tirant parti de la familiarité de SQL. Les capacités clés incluent l'indexation, le filtrage et le re-classement des embeddings vectoriels jusqu'à 10 fois plus rapidement que les méthodes traditionnelles, prenant en charge les recherches KNN et ANN rapides avec l'indexation HNSW ou IVFFlat. Elle facilite également la génération d'embeddings à l'aide d'une sélection de modèles de pointe, avec des préprocesseurs de données intégrés pour la division et le découpage de texte.
PostgresML permet la colocalisation des données et du calcul, vous permettant d'intégrer, de servir et de stocker des téraoctets de données sur une seule machine tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données intégrées. De plus, il prend en charge l'entraînement, le réglage et le déploiement de divers modèles ML, y compris la régression, la classification et le clustering, ainsi que le fine-tuning des LLM sur vos propres données. Les utilisateurs peuvent également surveiller les déploiements de modèles au fil du temps.
La plateforme s'intègre de manière transparente avec les LLM open source comme Mistral et Llama, permettant une gamme de tâches NLP et servant des modèles avec la même infrastructure. Elle fournit une plateforme complète avec plusieurs options de déploiement et prend en charge les tâches d'IA et d'apprentissage automatique via SQL ou des SDK en JavaScript et Python. Cette approche intégrée conduit à une meilleure performance par rapport au prix, car elle peut remplacer plusieurs outils existants et minimiser les coûts opérationnels.
PostgresML est conçu pour les ingénieurs et les développeurs familiers avec PostgreSQL qui souhaitent intégrer des capacités avancées d'IA et de ML sans courbe d'apprentissage abrupte ni surcharge de gestion de systèmes disparates. Il répond aux problèmes courants tels que le chaos des microservices, l'inefficacité croissante et l'exposition excessive des données à travers plusieurs systèmes, offrant une solution plus sûre, plus stable et plus privée.
- CatégorieBases de données vectorielles et récupération
- Modèle tarifairePaiement à l'utilisation (basé sur les modèles utilisés)
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de PostgresML
Capacités d'apprentissage automatique et d'IA dans la base de données
Indexation, filtrage et re-classement de vecteurs
Recherche KNN et ANN rapide pour les embeddings
Prise en charge de l'indexation HNSW et IVFFlat
Génération d'embeddings de texte à l'aide de modèles de pointe
Préprocesseurs de données intégrés pour la division et le découpage de texte
Colocalisation des données et du calcul pour l'intégration, le service et le stockage
Prise en charge de téraoctets de données sur une seule machine
Fonctionnalités intégrées de confidentialité et de sécurité des données
Entraînement, réglage et déploiement de modèles ML (régression, classification, clustering)
Fine-tuning de LLM sur des données personnalisées
Surveillance des déploiements de modèles
Intégration avec des LLM open source (Mistral, Llama)
Prise en charge des SDK SQL, JavaScript et Python
Pile d'IA simplifiée réduisant la complexité des microservices
Comment utiliser PostgresML ?
Configurer : Configurez PostgresML au sein de votre base de données PostgreSQL.
Générer des Embeddings : Utilisez les modèles intégrés ou intégrez les vôtres pour convertir les données textuelles en embeddings vectoriels.
Indexer les Vecteurs : Indexez efficacement vos embeddings pour une récupération rapide.
Effectuer des Tâches ML : Exécutez des tâches telles que la génération de texte, la résumé ou la traduction à l'aide des modèles intégrés.
Déployer des Modèles : Entraînez, réglez et déployez des modèles d'apprentissage automatique personnalisés directement dans la base de données.
Intégrer : Utilisez SQL ou des SDK en Python et JavaScript pour créer des applications basées sur l'IA.
Cas d'utilisation de PostgresML
- Chatbots RAG
- Sorties IA en temps réel
- Génération d'Embeddings
- Analyse de données et insights
- Tâches NLP
- Déploiement de modèles personnalisés
- Piles d'IA rationalisées
