PostgresML

PostgresML là một tiện ích mở rộng mã nguồn mở mang tính chuyển đổi, đưa khả năng học máy và AI trực tiếp vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Bằng cách nhúng các mô hình và thuật toán vào lớp dữ liệu, nó thay đổi cơ bản cách xây dựng các ứng dụng AI. Triết lý cốt lõi là việc di chuyển mô hình đến dữ liệu sẽ hiệu quả, dễ quản lý và đáng tin cậy hơn là liên tục di chuyển các bộ dữ liệu lớn, năng động đến các mô hình. Cách tiếp cận này loại bỏ các đường ống dữ liệu phức tạp, giảm độ trễ và tăng cường bảo mật.

PostgresML biến cơ sở dữ liệu hiện có của bạn thành một nền tảng AI đầy đủ tính năng. Nó hỗ trợ một loạt các chức năng, từ các mô hình học máy truyền thống như phân loại và hồi quy đến các ứng dụng học sâu tiên tiến liên quan đến Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và tìm kiếm vector. Bằng cách tận dụng sức mạnh của GPU, nó tăng tốc các phép tính và suy luận mô hình, giúp AI thời gian thực trở nên khả thi cho các hệ thống có thông lượng cao.

Cách sử dụng PostgresML

Bắt đầu với PostgresML được thiết kế đơn giản, với các tùy chọn cho cả môi trường đám mây và tự lưu trữ.

1. PostgresML Cloud (Khuyến nghị): Cách dễ nhất để bắt đầu là đăng ký một tài khoản miễn phí trên PostgresML Cloud. Điều này cung cấp cho bạn một cơ sở dữ liệu PostgreSQL không máy chủ, được quản lý hoàn toàn trong vài giây, hoàn chỉnh với quyền truy cập vào GPU và các LLM hiện đại mà không cần bất kỳ chi phí thiết lập nào.
2. Tự lưu trữ (Self-Hosting): Đối với những người dùng thích quản lý cơ sở hạ tầng của riêng mình, PostgresML có thể được tự lưu trữ bằng Docker. Bạn có thể lấy hình ảnh chính thức và chạy nó bằng một lệnh đơn giản, cho phép bạn toàn quyền kiểm soát môi trường của mình. Lệnh thường là: docker run -it -v postgresml_data:/var/lib/postgresql -p 5433:5432 -p 8000:8000 ghcr.io/postgresml/postgresml:latest.
3. Thực thi truy vấn: Sau khi thiết lập, bạn tương tác với PostgresML bằng SQL tiêu chuẩn. Bạn có thể huấn luyện mô hình (ví dụ: pgml.train()), đưa ra dự đoán (ví dụ: pgml.predict()) và thực thi các quy trình AI phức tạp. Ví dụ, việc tạo các nhúng văn bản cũng đơn giản như gọi hàm pgml.embed() trên một cột văn bản.
4. Sử dụng SDK: Để tích hợp ứng dụng liền mạch, PostgresML cung cấp các thư viện máy khách cụ thể như Korvus (cho Python, JavaScript, Rust và C) và postgresml-django, tích hợp toàn bộ quy trình RAG vào một truy vấn cơ sở dữ liệu duy nhất hoặc hoạt động ORM.

Tính năng chính của PostgresML

• ML/AI trong cơ sở dữ liệu: Chạy các hoạt động học máy và AI trực tiếp trong PostgreSQL, loại bỏ nhu cầu về các hệ thống riêng biệt và truyền dữ liệu.
• Tăng tốc GPU: Tận dụng sức mạnh của GPU để tính toán và suy luận mô hình nhanh hơn đáng kể, rất quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực.
• Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Tích hợp và sử dụng các LLM tiên tiến từ các trung tâm như Hugging Face trực tiếp trong cơ sở dữ liệu của bạn.
• Quy trình RAG từ đầu đến cuối: Cung cấp các hàm SQL tích hợp cho toàn bộ quy trình Sinh tăng cường truy xuất (RAG): pgml.chunk để chia nhỏ văn bản, pgml.embed để tạo nhúng vector, pgml.rank để xếp hạng lại kết quả và pgml.transform để tạo văn bản.
• Tìm kiếm Vector: Tích hợp liền mạch với pgvector để tìm kiếm tương tự vector đa chiều hiệu quả và có thể mở rộng.
• Thuật toán ML đa dạng: Bao gồm hơn 47 thuật toán phân loại và hồi quy tích hợp (như XGBoost) cho các tác vụ học máy truyền thống.
• Hiệu suất cao & Khả năng mở rộng: Cung cấp suy luận nhanh hơn 8-40 lần so với phục vụ mô hình dựa trên HTTP và được thiết kế để hỗ trợ hàng triệu giao dịch mỗi giây với khả năng mở rộng theo chiều ngang.
• Nhiệm vụ NLP toàn diện: Hỗ trợ một loạt các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm phân loại văn bản, tóm tắt, dịch thuật, trả lời câu hỏi và tạo văn bản.

Các trường hợp sử dụng PostgresML

PostgresML lý tưởng cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng một thế hệ ứng dụng mới được hỗ trợ bởi AI.

• Tìm kiếm ngữ nghĩa & Công cụ đề xuất: Xây dựng các hệ thống tìm kiếm mạnh mẽ hiểu được ý định của người dùng bằng cách sử dụng các nhúng vector để tìm các mục tương tự về mặt ngữ nghĩa.
• Chatbot & Hệ thống Hỏi-Đáp được hỗ trợ bởi AI: Triển khai các quy trình RAG phức tạp để xây dựng các chatbot có thể trả lời câu hỏi dựa trên cơ sở kiến thức riêng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
• Phát hiện gian lận thời gian thực: Huấn luyện và triển khai các mô hình phân loại trực tiếp trong cơ sở dữ liệu để phân tích dữ liệu giao dịch trong thời gian thực và gắn cờ các hoạt động đáng ngờ với độ trễ thấp.
• Phân tích dữ liệu & Kinh doanh thông minh: Sử dụng NLP trong cơ sở dữ liệu để tóm tắt đánh giá của khách hàng, phân loại phiếu hỗ trợ hoặc trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc mà không cần di chuyển nó ra khỏi Postgres.
• Tạo nội dung cá nhân hóa: Tận dụng LLM để tạo bản sao tiếp thị, mô tả sản phẩm hoặc phản hồi email được cá nhân hóa dựa trên dữ liệu người dùng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.

Ưu điểm của PostgresML

Ưu điểm chính của PostgresML là sự đơn giản và hiệu quả về mặt kiến trúc.

• Giảm độ trễ: Bằng cách đặt các mô hình và dữ liệu cùng một nơi, nó loại bỏ chi phí mạng, dẫn đến hiệu suất truy vấn nhanh hơn.
• Tăng cường bảo mật & Quyền riêng tư: Dữ liệu vẫn nằm trong giới hạn an toàn của cơ sở dữ liệu của bạn, đơn giản hóa việc tuân thủ và giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu.
• Ngăn xếp MLOps được đơn giản hóa: Nó hợp nhất kho dữ liệu, phục vụ mô hình và cơ sở dữ liệu vector vào một hệ thống duy nhất, giảm độ phức tạp của cơ sở hạ tầng và chi phí vận hành.
• Trải nghiệm nhà phát triển: Cho phép các nhà phát triển sử dụng SQL quen thuộc để xây dựng và triển khai các tính năng AI phức tạp, giảm rào cản gia nhập và tăng tốc chu kỳ phát triển.
• Khả năng mở rộng: Được xây dựng trên nền tảng vững chắc và có thể mở rộng của PostgreSQL, nó có thể xử lý các khối lượng công việc cấp doanh nghiệp.

Giá cả và gói dịch vụ

PostgresML hoạt động theo mô hình freemium, mang lại sự linh hoạt cho các nhu cầu khác nhau.

• Tự lưu trữ mã nguồn mở: Tiện ích mở rộng PostgresML là mã nguồn mở (giấy phép MIT) và có thể được tự lưu trữ miễn phí, cho phép bạn toàn quyền kiểm soát môi trường của mình.
• PostgresML Cloud: Có sẵn một nền tảng đám mây được quản lý, không máy chủ. Nó bao gồm một gói miễn phí hào phóng cho phép các nhà phát triển bắt đầu nhanh chóng với cơ sở dữ liệu miễn phí, quyền truy cập GPU và các LLM được cấu hình sẵn. Các gói trả phí có sẵn cho các ứng dụng yêu cầu nhiều tài nguyên hơn, GPU chuyên dụng và hỗ trợ cấp doanh nghiệp.