PostgresML 概览
PostgresML 是一款革命性的开源扩展,它将机器学习和人工智能功能直接引入 PostgreSQL 数据库。通过将模型和算法嵌入数据层,它从根本上改变了 AI 应用的构建方式。其核心理念是,将模型迁移到数据端比不断将庞大、动态的数据集迁移到模型端更高效、更易于管理且更可靠。这种方法消除了复杂的数据管道,降低了延迟,并增强了安全性。
PostgresML 将您现有的数据库转变为一个功能齐全的 AI 平台。它支持广泛的功能,从分类和回归等传统机器学习模型,到涉及大型语言模型 (LLM) 和向量搜索的前沿深度学习应用。通过利用 GPU 的强大功能,它加速了计算和模型推理,使实时 AI 在高吞吐量系统中成为可能。
如何使用 PostgresML
PostgresML 的入门过程设计得非常简单,提供了云端和自托管两种选择。
- PostgresML Cloud (推荐): 最简单的方式是在 PostgresML Cloud 上注册一个免费账户。这将在几秒钟内为您提供一个无服务器、完全托管的 PostgreSQL 数据库,并配备 GPU 和最先进的 LLM,无需任何设置开销。
- 自托管: 对于希望管理自己基础设施的用户,可以使用 Docker 自行托管 PostgresML。您可以拉取官方镜像并用一个简单的命令运行它,从而完全控制您的环境。命令通常是:
docker run -it -v postgresml_data:/var/lib/postgresql -p 5433:5432 -p 8000:8000 ghcr.io/postgresml/postgresml:latest。 - 执行查询: 设置完成后,您可以使用标准 SQL 与 PostgresML 进行交互。您可以训练模型 (例如
pgml.train())、进行预测 (例如pgml.predict()) 以及执行复杂的 AI 管道。例如,生成文本嵌入就像在文本列上调用pgml.embed()函数一样简单。 - 使用 SDK: 为了实现无缝的应用集成,PostgresML 提供了特定的客户端库,如 Korvus (适用于 Python、JavaScript、Rust 和 C) 和 postgresml-django,它们将整个 RAG 管道集成到单个数据库查询或 ORM 操作中。
PostgresML 的核心功能
- 数据库内 ML/AI: 直接在 PostgreSQL 中运行机器学习和 AI 操作,无需单独的系统和数据传输。
- GPU 加速: 利用 GPU 的能力显著加快计算和模型推理速度,这对于实时应用至关重要。
- 大型语言模型 (LLM): 直接在您的数据库中集成和使用来自 Hugging Face 等中心的最新 LLM。
- 端到端 RAG 管道: 为整个检索增强生成 (RAG) 工作流提供内置 SQL 函数:用于文本分割的
pgml.chunk、用于生成向量嵌入的pgml.embed、用于结果重排序的pgml.rank以及用于文本生成的pgml.transform。 - 向量搜索: 与 pgvector 无缝集成,实现高效、可扩展的高维向量相似性搜索。
- 多样化的机器学习算法: 包含超过 47 种内置的分类和回归算法 (如 XGBoost),用于传统的机器学习任务。
- 高性能与可扩展性: 与基于 HTTP 的模型服务相比,推理速度快 8-40 倍,并设计为支持每秒数百万次事务和水平扩展。
- 全面的 NLP 任务: 支持广泛的自然语言处理任务,包括文本分类、摘要、翻译、问答和文本生成。
PostgresML 的使用案例
PostgresML 是开发人员和数据科学家构建新一代 AI 驱动应用的理想选择。
- 语义搜索与推荐引擎: 通过使用向量嵌入查找语义相似的项目,构建能够理解用户意图的强大搜索系统。
- AI 聊天机器人与问答系统: 实施复杂的 RAG 管道,构建能够根据存储在数据库中的私有知识库回答问题的聊天机器人。
- 实时欺诈检测: 直接在数据库中训练和部署分类模型,以低延迟实时分析交易数据并标记可疑活动。
- 数据分析与商业智能: 使用数据库内 NLP 总结客户评论、分类支持工单或从非结构化文本数据中提取洞见,而无需将其移出 Postgres。
- 个性化内容生成: 利用 LLM 根据存储在数据库中的用户数据生成个性化的营销文案、产品描述或电子邮件回复。
PostgresML 的优势特点
PostgresML 的主要优势在于其架构的简洁性和效率。
- 降低延迟: 通过将模型和数据置于同一位置,消除了网络开销,从而实现更快的查询性能。
- 增强的安全性与隐私: 数据保留在数据库的安全范围内,简化了合规性并降低了数据泄露的风险。
- 简化的 MLOps 堆栈: 它将数据存储、模型服务和向量数据库整合到单个系统中,降低了基础设施的复杂性和运营成本。
- 开发者体验: 允许开发人员使用熟悉的 SQL 来构建和部署复杂的 AI 功能,降低了入门门槛并加速了开发周期。
- 可扩展性: 建立在 PostgreSQL 坚实且可扩展的基础上,能够处理企业级工作负载。
定价和计划
PostgresML 采用免费增值模式,为不同需求提供灵活性。
- 开源自托管: PostgresML 扩展是开源的 (MIT 许可证),可以免费自托管,让您完全控制自己的环境。
- PostgresML Cloud: 提供一个托管的、无服务器的云平台。它包含一个慷慨的免费层,允许开发人员通过免费数据库、GPU 访问和预配置的 LLM 快速入门。对于需要更多资源、专用 GPU 和企业级支持的应用,还提供付费计划。
PostgresML 替代方案
PostgresML 分类
PostgresML 职业
PostgresML 嵌入功能
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