Descrição
O PostgresML oferece uma abordagem simplificada para o desenvolvimento de aplicações de IA, incorporando funcionalidades de machine learning diretamente na sua base de dados PostgreSQL. Isto elimina a necessidade de arquiteturas de microsserviços complexas, como bases de dados vetoriais separadas, modelos de embeddings e frameworks de LLM, reduzindo assim a sobrecarga operacional e potenciais interrupções na produção.
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A plataforma capacita os desenvolvedores a construir aplicações com IA de forma fácil, aproveitando a familiaridade do SQL. As principais capacidades incluem a indexação, filtragem e reclassificação de embeddings vetoriais até 10 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais, suportando pesquisas KNN e ANN rápidas com indexação HNSW ou IVFFlat. Também facilita a geração de embeddings utilizando uma seleção de modelos de ponta, com pré-processadores de dados integrados para divisão e fragmentação de texto.
O PostgresML permite a co-localização de dados e computação, permitindo incorporar, servir e armazenar terabytes de dados numa única máquina, garantindo ao mesmo tempo privacidade e segurança de dados integradas. Além disso, suporta o treino, ajuste e implementação de vários modelos de ML, incluindo regressão, classificação e clustering, bem como o fine-tuning de LLMs nos seus próprios dados. Os utilizadores também podem monitorizar as implementações de modelos ao longo do tempo.
A plataforma integra-se perfeitamente com LLMs de código aberto como Mistral e Llama, permitindo uma gama de tarefas de NLP e servindo modelos com a mesma infraestrutura. Fornece uma plataforma abrangente com múltiplas opções de implementação e suporta tarefas de IA e machine learning através de SQL ou SDKs em JavaScript e Python. Esta abordagem integrada leva a um melhor desempenho de preço, pois pode substituir várias ferramentas existentes e minimizar os custos operacionais.
O PostgresML é concebido para engenheiros e desenvolvedores que estão familiarizados com o PostgreSQL e desejam incorporar capacidades avançadas de IA e ML sem uma curva de aprendizagem acentuada ou a sobrecarga de gestão de sistemas díspares. Aborda pontos de dor comuns como o caos de microsserviços, a crescente ineficiência e a exposição excessiva de dados em múltiplos sistemas, oferecendo uma solução mais segura, estável e privada.
- CategoriaBancos de dados vetoriais e recuperação
- Modelo de preçosPagamento conforme o uso (com base nos modelos utilizados)
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de PostgresML
Capacidades de machine learning e IA dentro da base de dados
Indexação, filtragem e reclassificação de vetores
Pesquisa KNN e ANN rápida para embeddings
Suporte para indexação HNSW e IVFFlat
Geração de embeddings de texto usando modelos de ponta
Pré-processadores de dados integrados para divisão e fragmentação de texto
Co-localização de dados e computação para incorporação, serviço e armazenamento
Suporte para terabytes de dados numa única máquina
Funcionalidades integradas de privacidade e segurança de dados
Treino, ajuste e implementação de modelos de ML (regressão, classificação, clustering)
Fine-tuning de LLMs em dados personalizados
Monitorização de implementações de modelos
Integração com LLMs de código aberto (Mistral, Llama)
Suporte para SDKs SQL, JavaScript e Python
Pilha de IA simplificada que reduz a complexidade dos microsserviços
Como usar PostgresML?
Configurar: Configure o PostgresML dentro da sua base de dados PostgreSQL.
Gerar Embeddings: Utilize modelos integrados ou integre os seus próprios para converter dados de texto em embeddings vetoriais.
Indexar Vetores: Indexe eficientemente os seus embeddings para uma recuperação rápida.
Realizar Tarefas de ML: Execute tarefas como geração de texto, sumarização ou tradução utilizando modelos integrados.
Implementar Modelos: Treine, ajuste e implemente modelos de machine learning personalizados diretamente na base de dados.
Integrar: Utilize SQL ou SDKs em Python e JavaScript para construir aplicações com IA.
Casos de uso de PostgresML
- Chatbots RAG
- Saídas de IA em Tempo Real
- Geração de Embeddings
- Análise de Dados e Insights
- Tarefas de NLP
- Implementação de Modelos Personalizados
- Pilhas de IA Simplificadas
