Введение в pgvectorscale и pgai
Компания Timescale представила два революционных open-source расширения – pgvectorscale и pgai, которые улучшают масштабируемость и удобство использования PostgreSQL для приложений искусственного интеллекта (ИИ). Эти инновации позволяют разработчикам создавать приложения с использованием PostgreSQL, обеспечивая высокую производительность и снижение затрат по сравнению с специализированными векторными базами данных, такими как Pinecone.
Инновации в производительности приложений ИИ
pgvectorscale помогает разработчикам создавать масштабируемые приложения ИИ с более высокой производительностью поиска вложений и экономичным хранением. Он внедряет два значительных инновации: StreamingDiskANN index и Statistical Binary Quantization, что приводит к существенному улучшению производительности.
pgai упрощает разработку приложений для поиска и генерации с использованием OpenAI embeddings и обеспечивает прямую интеграцию с PostgreSQL для выполнения различных задач, таких как классификация, суммирование и обогащение данных.
Влияние на реальный мир и отзывы разработчиков
Расширения получили положительные отзывы от экспертов, которые отмечают значительное упрощение и повышение эффективности разработки приложений ИИ с использованием PostgreSQL.
Выгоды и доступность
Использование PostgreSQL с pgvectorscale и pgai обеспечивает существенные экономические выгоды по сравнению с альтернативными решениями, делая PostgreSQL более доступным и привлекательным для разработчиков.
Будущее приложений ИИ с PostgreSQL
Расширения от Timescale укрепляют позиции PostgreSQL как базы данных для приложений ИИ, устраняя необходимость в специализированных векторных базах данных и упрощая архитектуру данных для разработчиков.
Заключение
Внедрение pgvectorscale и pgai открывает новые возможности для разработки приложений ИИ, обеспечивая высокую производительность и снижение затрат. Эти расширения улучшают возможности PostgreSQL и делают доступными высокопроизводительные инструменты для разработки приложений ИИ.
