Описание
PostgresML предлагает оптимизированный подход к разработке приложений с ИИ, встраивая функциональность машинного обучения непосредственно в вашу базу данных PostgreSQL. Это устраняет необходимость в сложных архитектурах микросервисов, таких как отдельные векторные базы данных, модели эмбеддингов и фреймворки LLM, тем самым снижая операционные расходы и потенциальные сбои в производстве.
Читать далее
Платформа позволяет разработчикам с легкостью создавать приложения на базе ИИ, используя привычный SQL. Ключевые возможности включают индексацию, фильтрацию и переранжирование векторных эмбеддингов до 10 раз быстрее, чем традиционные методы, с поддержкой быстрого поиска KNN и ANN с индексацией HNSW или IVFFlat. Она также облегчает генерацию эмбеддингов с использованием ряда передовых моделей, включая встроенные препроцессоры данных для разделения и сегментирования текста.
PostgresML обеспечивает совместное размещение данных и вычислений, позволяя встраивать, обслуживать и хранить терабайты данных на одной машине, обеспечивая при этом встроенную конфиденциальность и безопасность данных. Кроме того, она поддерживает обучение, настройку и развертывание различных ML-моделей, включая регрессию, классификацию и кластеризацию, а также дообучение LLM на ваших собственных данных. Пользователи также могут отслеживать развертывания моделей с течением времени.
Платформа бесшовно интегрируется с LLM с открытым исходным кодом, такими как Mistral и Llama, обеспечивая ряд задач NLP и обслуживание моделей с той же инфраструктурой. Она предоставляет комплексную платформу с несколькими вариантами развертывания и поддерживает задачи ИИ и машинного обучения через SQL или SDK на JavaScript и Python. Такой интегрированный подход приводит к лучшей цене и производительности, поскольку он может заменить несколько существующих инструментов и минимизировать операционные расходы.
PostgresML предназначен для инженеров и разработчиков, знакомых с PostgreSQL и желающих интегрировать передовые возможности ИИ и ML без крутой кривой обучения или накладных расходов на управление разрозненными системами. Он решает распространенные проблемы, такие как хаос микросервисов, растущая неэффективность и чрезмерное раскрытие данных в нескольких системах, предлагая более безопасное, стабильное и конфиденциальное решение.
- КатегорияВекторные базы данных и поиск
- Модель ценообразованияОплата по мере использования (на основе используемых моделей)
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции PostgresML
Возможности машинного обучения и ИИ в базе данных
Индексация, фильтрация и переранжирование векторов
Быстрый поиск KNN и ANN для эмбеддингов
Поддержка индексации HNSW и IVFFlat
Генерация текстовых эмбеддингов с использованием передовых моделей
Встроенные препроцессоры данных для разделения и сегментирования текста
Совместное размещение данных и вычислений для встраивания, обслуживания и хранения
Поддержка терабайтов данных на одной машине
Встроенные функции конфиденциальности и безопасности данных
Обучение, настройка и развертывание ML-моделей (регрессия, классификация, кластеризация)
Дообучение LLM на пользовательских данных
Мониторинг развертываний моделей
Интеграция с LLM с открытым исходным кодом (Mistral, Llama)
Поддержка SQL, JavaScript и Python SDK
Упрощенный стек ИИ, снижающий сложность микросервисов
Как использовать PostgresML?
Настройка: Настройте PostgresML в вашей базе данных PostgreSQL.
Генерация эмбеддингов: Используйте встроенные модели или интегрируйте свои собственные для преобразования текстовых данных в векторные эмбеддинги.
Индексация векторов: Эффективно индексируйте ваши эмбеддинги для быстрого извлечения.
Выполнение задач ML: Выполняйте такие задачи, как генерация текста, суммаризация или перевод, с использованием интегрированных моделей.
Развертывание моделей: Обучайте, настраивайте и развертывайте пользовательские модели машинного обучения непосредственно в базе данных.
Интеграция: Используйте SQL или SDK на Python и JavaScript для создания приложений с ИИ.
Варианты использования PostgresML
- Чат-боты RAG
- Выводы ИИ в реальном времени
- Генерация эмбеддингов
- Анализ данных и инсайты
- Задачи NLP
- Развертывание пользовательских моделей
- Оптимизированные стеки ИИ
