PostgresML Overview
PostgresML ist eine transformative Open-Source-Erweiterung, die Funktionen für maschinelles Lernen und KI direkt in die PostgreSQL-Datenbank bringt. Durch das Einbetten von Modellen und Algorithmen in die Datenschicht verändert es grundlegend, wie KI-Anwendungen erstellt werden. Die Kernphilosophie ist, dass es effizienter, handhabbarer und zuverlässiger ist, Modelle zu den Daten zu bewegen, anstatt ständig große, dynamische Datensätze zu den Modellen zu verschieben. Dieser Ansatz eliminiert komplexe Datenpipelines, reduziert die Latenz und erhöht die Sicherheit.
PostgresML verwandelt Ihre bestehende Datenbank in eine voll funktionsfähige KI-Plattform. Es unterstützt eine breite Palette von Funktionalitäten, von traditionellen maschinellen Lernmodellen wie Klassifizierung und Regression bis hin zu modernsten Deep-Learning-Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) und Vektorsuche. Durch die Nutzung der Leistung von GPUs beschleunigt es Berechnungen und Modellinferenzen und macht Echtzeit-KI für Systeme mit hohem Durchsatz realisierbar.
Wie man PostgresML verwendet
Der Einstieg in PostgresML ist unkompliziert gestaltet und bietet Optionen für Cloud- und selbst gehostete Umgebungen.
- PostgresML Cloud (Empfohlen): Der einfachste Weg, um zu beginnen, ist die Anmeldung für ein kostenloses Konto in der PostgresML Cloud. Dies bietet Ihnen in Sekundenschnelle eine serverlose, vollständig verwaltete PostgreSQL-Datenbank mit Zugriff auf GPUs und hochmoderne LLMs ohne Einrichtungsaufwand.
- Selbst-Hosting: Für Benutzer, die ihre eigene Infrastruktur verwalten möchten, kann PostgresML mit Docker selbst gehostet werden. Sie können das offizielle Image herunterladen und mit einem einfachen Befehl ausführen, was Ihnen die volle Kontrolle über Ihre Umgebung gibt. Der Befehl lautet typischerweise:
docker run -it -v postgresml_data:/var/lib/postgresql -p 5433:5432 -p 8000:8000 ghcr.io/postgresml/postgresml:latest. - Abfragen ausführen: Nach der Einrichtung interagieren Sie mit PostgresML über Standard-SQL. Sie können Modelle trainieren (z. B.
pgml.train()), Vorhersagen treffen (z. B.pgml.predict()) und komplexe KI-Pipelines ausführen. Zum Beispiel ist das Generieren von Texteinbettungen so einfach wie das Aufrufen der Funktionpgml.embed()auf einer Textspalte. - Verwendung von SDKs: Für eine nahtlose Anwendungsintegration bietet PostgresML spezifische Client-Bibliotheken wie Korvus (für Python, JavaScript, Rust und C) und postgresml-django an, die die gesamte RAG-Pipeline in eine einzige Datenbankabfrage oder ORM-Operation integrieren.
Kernfunktionen von PostgresML
- In-Database ML/AI: Führen Sie maschinelles Lernen und KI-Operationen direkt in PostgreSQL aus, wodurch separate Systeme und Datenübertragungen überflüssig werden.
- GPU-Beschleunigung: Nutzt die GPU-Leistung für deutlich schnellere Berechnungen und Modellinferenzen, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist.
- Große Sprachmodelle (LLMs): Integriert und nutzt hochmoderne LLMs von Hubs wie Hugging Face direkt in Ihrer Datenbank.
- End-to-End RAG-Pipeline: Bietet integrierte SQL-Funktionen für den gesamten Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Workflow:
pgml.chunkzum Aufteilen von Text,pgml.embedzum Generieren von Vektoreinbettungen,pgml.rankzum Neusortieren von Ergebnissen undpgml.transformzur Textgenerierung. - Vektorsuche: Nahtlose Integration mit pgvector für eine effiziente und skalierbare hochdimensionale Vektorähnlichkeitssuche.
- Vielfältige ML-Algorithmen: Enthält über 47 integrierte Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen (wie XGBoost) für traditionelle maschinelle Lernaufgaben.
- Hohe Leistung & Skalierbarkeit: Liefert eine 8-40x schnellere Inferenz im Vergleich zu HTTP-basiertem Modell-Serving und ist für die Unterstützung von Millionen von Transaktionen pro Sekunde mit horizontaler Skalierung ausgelegt.
- Umfassende NLP-Aufgaben: Unterstützt eine breite Palette von NLP-Aufgaben, einschließlich Textklassifizierung, Zusammenfassung, Übersetzung, Beantwortung von Fragen und Textgenerierung.
Anwendungsfälle für PostgresML
PostgresML ist ideal für Entwickler und Datenwissenschaftler, die eine neue Generation von KI-gestützten Anwendungen entwickeln.
- Semantische Suche & Empfehlungssysteme: Erstellen Sie leistungsstarke Suchsysteme, die die Absicht des Benutzers verstehen, indem Sie Vektoreinbettungen verwenden, um semantisch ähnliche Elemente zu finden.
- KI-gestützte Chatbots & Q&A-Systeme: Implementieren Sie anspruchsvolle RAG-Pipelines, um Chatbots zu erstellen, die Fragen auf der Grundlage einer privaten Wissensdatenbank beantworten können, die in der Datenbank gespeichert ist.
- Echtzeit-Betrugserkennung: Trainieren und implementieren Sie Klassifizierungsmodelle direkt in der Datenbank, um Transaktionsdaten in Echtzeit zu analysieren und verdächtige Aktivitäten mit geringer Latenz zu kennzeichnen.
- Datenanalyse & Business Intelligence: Verwenden Sie In-Database-NLP, um Kundenbewertungen zusammenzufassen, Support-Tickets zu klassifizieren oder Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen, ohne sie jemals aus Postgres verschieben zu müssen.
- Personalisierte Inhaltsgenerierung: Nutzen Sie LLMs, um personalisierte Marketingtexte, Produktbeschreibungen oder E-Mail-Antworten basierend auf den in der Datenbank gespeicherten Benutzerdaten zu generieren.
Vorteile von PostgresML
Der Hauptvorteil von PostgresML liegt in seiner architektonischen Einfachheit und Effizienz.
- Reduzierte Latenz: Durch die gemeinsame Unterbringung von Modellen und Daten wird der Netzwerk-Overhead eliminiert, was zu einer schnelleren Abfrageleistung führt.
- Erhöhte Sicherheit & Datenschutz: Die Daten bleiben in den sicheren Grenzen Ihrer Datenbank, was die Einhaltung von Vorschriften vereinfacht und das Risiko von Datenlecks verringert.
- Vereinfachter MLOps-Stack: Es konsolidiert den Datenspeicher, das Modell-Serving und die Vektordatenbank in einem einzigen System, was die Infrastrukturkomplexität und die Betriebskosten reduziert.
- Entwicklererfahrung: Ermöglicht es Entwicklern, vertrautes SQL zu verwenden, um komplexe KI-Funktionen zu erstellen und bereitzustellen, was die Einstiegshürde senkt und die Entwicklungszyklen beschleunigt.
- Skalierbarkeit: Auf der robusten und skalierbaren Grundlage von PostgreSQL aufgebaut, kann es Workloads auf Unternehmensebene bewältigen.
Preise und Pläne
PostgresML arbeitet nach einem Freemium-Modell und bietet Flexibilität für unterschiedliche Bedürfnisse.
- Open Source Self-Hosting: Die PostgresML-Erweiterung ist Open Source (MIT-Lizenz) und kann kostenlos selbst gehostet werden, was Ihnen die volle Kontrolle über Ihre Umgebung gibt.
- PostgresML Cloud: Eine verwaltete, serverlose Cloud-Plattform ist verfügbar. Sie beinhaltet eine großzügige kostenlose Stufe, die es Entwicklern ermöglicht, schnell mit einer kostenlosen Datenbank, GPU-Zugang und vorkonfigurierten LLMs zu starten. Bezahlte Pläne sind für Anwendungen verfügbar, die mehr Ressourcen, dedizierte GPUs und Support auf Unternehmensebene erfordern.
PostgresML Alternatives
MindsDB
MindsDB ist eine Open-Source-KI-Schicht für Datenbanken, die es Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle und -Agenten mit Standard-SQL zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es verbindet sich mit Hunderten von Datenquellen, vereinheitlicht strukturierte und unstrukturierte Daten in Wissensdatenbanken und ermöglicht es Ihnen, KI-gestützte Antworten direkt aus Ihren Daten ohne komplexe ETL-Pipelines zu erhalten.
Maschinelles Lernen
Weaviate
Weaviate ist eine Open-Source, KI-native Vektordatenbank, die für Entwickler konzipiert wurde. Sie ermöglicht skalierbare, latenzarme Vektor-, Schlüsselwort- und Hybridsuchen. Ideal für die Erstellung von KI-Anwendungen wie semantischer Suche, Empfehlungssystemen und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen, integriert sie sich nahtlos in gängige Machine-Learning-Modelle, um Daten basierend auf semantischer Bedeutung zu speichern und abzufragen.
Vektordatenbank
Vanna.AI
Vanna.AI ist ein personalisierter Open-Source-KI-SQL-Agent, der Fragen in natürlicher Sprache in präzise SQL-Abfragen umwandelt. Es verwendet ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modell, das auf Ihrem spezifischen Datenbankschema, Ihrer Dokumentation und früheren Abfragen trainiert wurde, um eine hohe Genauigkeit bei komplexen Datensätzen zu erzielen. Es ist auf Sicherheit, Flexibilität und einfache Integration in jede Anwendung ausgelegt und befähigt sowohl technische als auch nicht-technische Benutzer, mühelos Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen.
Business Intelligence
Zilliz
Zilliz ist eine Vektordatenbank für Unternehmen, die für skalierbare KI-Anwendungen entwickelt wurde. Angetrieben durch das beliebte Open-Source-Projekt Milvus, bietet es einen hochleistungsfähigen, kostengünstigen und vollständig verwalteten Dienst (Zilliz Cloud) zum Speichern, Indizieren und Durchsuchen von Milliarden von Vektor-Embeddings. Es ist darauf ausgelegt, Anwendungen wie RAG, Empfehlungssysteme und multimodale Suche zu unterstützen, mit nahtlosen Integrationen in wichtige KI-Frameworks und Cloud-Plattformen.
Maschinelles Lernen
Neosync
Neosync ist eine Open-Source-Plattform zur Datenanonymisierung und Generierung synthetischer Daten. Sie hilft Entwicklern und Datenwissenschaftlern, sichere, datenschutzkonforme und realistische Datensätze für Tests, Entwicklung und das Training von KI-Modellen zu erstellen und gewährleistet dabei die referenzielle Integrität über Datenbanken hinweg.
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Business Intelligence
Chroma
Chroma ist die Open-Source, KI-native Retrieval-Datenbank, die für die Erstellung leistungsstarker KI-Anwendungen mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickelt wurde. Sie vereinfacht das Speichern und Suchen von Embeddings, Dokumenten und Metadaten und bietet Vektorsuche, Volltextsuche und eine skalierbare, serverlose Cloud-Plattform. Sie ist darauf ausgelegt, einfach zu bedienen, kostengünstig und leistungsstark zu sein, von der lokalen Entwicklung bis zur groß angelegten Produktion.
VektordatenbankZilliz
Zilliz ist eine Vektordatenbank für Unternehmen, die für skalierbare KI-Anwendungen entwickelt wurde. Angetrieben durch das beliebte Open-Source-Projekt Milvus, bietet es einen hochleistungsfähigen, kostengünstigen und vollständig verwalteten Dienst (Zilliz Cloud) zum Speichern, Indizieren und Durchsuchen von Milliarden von Vektor-Embeddings. Es ist darauf ausgelegt, Anwendungen wie RAG, Empfehlungssysteme und multimodale Suche zu unterstützen, mit nahtlosen Integrationen in wichtige KI-Frameworks und Cloud-Plattformen.
Maschinelles Lernen
Chat With Your Database
Ein Open-Source-KI-Tool, mit dem Sie über natürliche Sprache mit Ihrer PostgreSQL-Datenbank interagieren können. Stellen Sie Fragen, erhalten Sie Einblicke und führen Sie Operationen über eine einfache Chat-Schnittstelle durch, ohne komplexe SQL-Abfragen schreiben zu müssen.
Business Intelligence
AI News Hub
AI News Hub ist eine umfassende Plattform, die Echtzeit-KI-Ankündigungen, kuratierte Blog-Updates zu agentischer KI, RAG und Produktionstools bereitstellt. Sie bietet einen personalisierten Feed, Lesezeichenfunktionen und eine reichhaltige Sammlung von Lernressourcen, einschließlich Roadmaps, Kursen und Videos, um Entwickler und Enthusiasten in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft auf dem Laufenden und kompetent zu halten.
Aggregation
Skald
Skald ist eine Open-Source-RAG-API, die Entwicklern hilft, schnell KI-Agenten zu erstellen, ohne die Komplexität der RAG-Infrastruktur verwalten zu müssen. Sie vereinfacht die Wissensspeicherung, das Kontextmanagement und die semantische Suche und bietet eine leistungsstarke Lösung zur Integration von Langzeitgedächtnis in KI-Anwendungen.
Lumpen
Jyek
Jyek ist eine KI-Agenten-Plattform, die Ziele versteht, Ausführungspläne erstellt, Werkzeuge nutzt und überprüfbare Ergebnisse für komplexe, mehrstufige Aufgaben liefert.
Automatisierung
Syntara
Syntara ist eine KI-gestützte Lernplattform, die entwickelt wurde, um Tech-Karrieren zu beschleunigen. Sie bietet personalisierte Lernpfade, adaptives KI-Coaching und strukturierte Skill-Pfade, um Einzelpersonen dabei zu helfen, gefragte Tech-Fähigkeiten wie KI/ML, Prompt Engineering und Datenwissenschaft zu meistern und letztendlich ihren Traumjob zu finden.
Machine Learning Education
Vectra
Vectra ist ein quelloffenes, produktionsreifes SDK für Node.js und Python, das zum Aufbau, zur Verwaltung und Abfrage fortschrittlicher Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines entwickelt wurde. Es bietet ein umfassendes Toolkit für die Entwicklung kontextbewusster KI-Anwendungen, optimiert für geringe Latenz, hohe Präzision und Skalierbarkeit.
Rag PipelinesNeosync
Neosync ist eine Open-Source-Plattform zur Datenanonymisierung und Generierung synthetischer Daten. Sie hilft Entwicklern und Datenwissenschaftlern, sichere, datenschutzkonforme und realistische Datensätze für Tests, Entwicklung und das Training von KI-Modellen zu erstellen und gewährleistet dabei die referenzielle Integrität über Datenbanken hinweg.
Datengenerierung
Vectorize
Vectorize ist eine RAG-as-a-Service-Plattform, die die Erstellung von KI-Anwendungen auf unstrukturierten Daten vereinfacht. Sie bietet verwaltete RAG-Pipelines, umfangreiche Datenquellen-Konnektoren und die Flexibilität, die verwaltete Vektordatenbank zu nutzen oder eine eigene anzubinden, sodass Entwickler produktionsreife KI-Lösungen schnell bereitstellen können.
Lappen
Milvus
Milvus ist eine leistungsstarke Open-Source-Vektordatenbank, die für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie ermöglicht Entwicklern, Milliarden von hochdimensionalen Vektoren mit minimaler Latenz zu verwalten und zu durchsuchen. Ideal für den Aufbau skalierbarer Systeme wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Empfehlungssysteme und semantische Suche, bietet Milvus flexible Bereitstellungsoptionen vom lokalen Prototyping bis hin zu großen verteilten Clustern.
Maschinelles Lernen
Vespa.ai
Vespa.ai ist eine hochleistungsfähige KI-Suchplattform zur Erstellung von Großanwendungen. Sie vereint Vektorsuche, Textsuche und maschinelles Lernranking, um fortschrittliche Anwendungsfälle wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Empfehlungssysteme und intelligente Suche zu ermöglichen. Entwickelt für Echtzeit-Inferenz und Skalierbarkeit, wird sie von führenden Unternehmen wie Spotify und Perplexity für die Verarbeitung riesiger Datenmengen mit geringer Latenz geschätzt.
Suche
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