Deskripsi
PostgresML menawarkan pendekatan yang efisien untuk mengembangkan aplikasi AI dengan menyematkan fungsionalitas machine learning langsung di dalam database PostgreSQL Anda. Ini menghilangkan kebutuhan akan arsitektur microservice yang kompleks, seperti database vektor terpisah, model embedding, dan kerangka kerja LLM, sehingga mengurangi overhead operasional dan potensi gangguan produksi.
Baca Selengkapnya
Platform ini memberdayakan pengembang untuk membangun aplikasi bertenaga AI dengan mudah, memanfaatkan keakraban SQL. Kemampuan utama meliputi pengindeksan, pemfilteran, dan pemeringkatan ulang embedding vektor hingga 10 kali lebih cepat daripada metode tradisional, mendukung pencarian KNN dan ANN cepat dengan pengindeksan HNSW atau IVFFlat. Ini juga memfasilitasi pembuatan embedding menggunakan pilihan model canggih, lengkap dengan pra-pemroses data bawaan untuk pemisahan dan pengelompokan teks.
PostgresML memungkinkan penempatan data dan komputasi bersama, memungkinkan Anda untuk menyematkan, menyajikan, dan menyimpan terabyte data pada satu mesin sambil memastikan privasi dan keamanan data bawaan. Selain itu, ini mendukung pelatihan, penyetelan, dan penerapan berbagai model ML, termasuk regresi, klasifikasi, dan pengelompokan, serta penyetelan LLM pada data Anda sendiri. Pengguna juga dapat memantau penerapan model dari waktu ke waktu.
Platform ini terintegrasi secara mulus dengan LLM open-source seperti Mistral dan Llama, memungkinkan berbagai tugas NLP dan menyajikan model dengan infrastruktur yang sama. Ini menyediakan platform komprehensif dengan beberapa opsi penerapan dan mendukung tugas AI dan machine learning melalui SQL atau SDK dalam JavaScript dan Python. Pendekatan terintegrasi ini menghasilkan kinerja harga yang lebih baik, karena dapat menggantikan banyak alat yang ada dan meminimalkan biaya operasional.
PostgresML dirancang untuk insinyur dan pengembang yang akrab dengan PostgreSQL dan ingin menggabungkan kemampuan AI dan ML canggih tanpa kurva belajar yang curam atau overhead manajemen sistem yang berbeda. Ini mengatasi masalah umum seperti kekacauan microservice, peningkatan inefisiensi, dan paparan data yang berlebihan di berbagai sistem, menawarkan solusi yang lebih aman, stabil, dan pribadi.
- KategoriBasis Data Vektor & Pengambilan
- Model HargaPembayaran sesuai penggunaan (berdasarkan model yang digunakan)
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti PostgresML
Kemampuan machine learning dan AI dalam database
Pengindeksan, pemfilteran, dan pemeringkatan ulang vektor
Pencarian KNN dan ANN cepat untuk embedding
Dukungan untuk pengindeksan HNSW dan IVFFlat
Pembuatan embedding teks menggunakan model canggih
Pra-pemroses data bawaan untuk pemisahan dan pengelompokan teks
Penempatan data dan komputasi bersama untuk penyematan, penyajian, dan penyimpanan
Dukungan untuk terabyte data pada satu mesin
Fitur privasi dan keamanan data bawaan
Pelatihan, penyetelan, dan penerapan model ML (regresi, klasifikasi, pengelompokan)
Penyetelan LLM pada data kustom
Pemantauan penerapan model
Integrasi dengan LLM open-source (Mistral, Llama)
Dukungan untuk SDK SQL, JavaScript, dan Python
Tumpukan AI yang disederhanakan mengurangi kompleksitas microservice
Cara menggunakan PostgresML?
Konfigurasi: Siapkan PostgresML di dalam database PostgreSQL Anda.
Hasilkan Embedding: Gunakan model bawaan atau integrasikan model Anda sendiri untuk mengonversi data teks menjadi embedding vektor.
Indeks Vektor: Indeks embedding Anda secara efisien untuk pengambilan cepat.
Lakukan Tugas ML: Lakukan tugas seperti pembuatan teks, peringkasan, atau terjemahan menggunakan model terintegrasi.
Terapkan Model: Latih, setel, dan terapkan model machine learning kustom langsung di database.
Integrasikan: Gunakan SQL atau SDK dalam Python dan JavaScript untuk membangun aplikasi bertenaga AI.
Kasus Penggunaan PostgresML
- Chatbot RAG
- Output AI Real-time
- Pembuatan Embedding
- Analisis Data & Wawasan
- Tugas NLP
- Penerapan Model Kustom
- Tumpukan AI yang Efisien
