“`html
Введение в pgvectorscale и pgai
Компания Timescale представила два революционных open-source расширения, pgvectorscale и pgai, для улучшения масштабируемости и удобства использования PostgreSQL в приложениях искусственного интеллекта (ИИ).
Инновации в производительности приложений ИИ
pgvectorscale помогает разработчикам создавать более масштабируемые приложения ИИ с более высокой производительностью поиска вложений и экономичным хранением. Он внедряет два значительных инновации: StreamingDiskANN index и Statistical Binary Quantization.
pgai упрощает разработку приложений поиска и генерации с использованием OpenAI embeddings и получения завершений чата OpenAI непосредственно в PostgreSQL.
Влияние на реальный мир и отзывы разработчиков
Web Begole, CTO Market Reader, выразил восторг по поводу новых расширений, отметив, что наличие функций вложения непосредственно в базе данных – большой плюс. John McBride, руководитель инфраструктуры OpenSauced, также выделил ценность этих расширений.
Испытание специализированных векторных баз данных
pgvectorscale вызывает сомнения в преимуществах специализированных векторных баз данных, таких как Pinecone, благодаря интеграции специализированных архитектур и алгоритмов в PostgreSQL.
Экономические выгоды и доступность
Использование PostgreSQL с pgvector и pgvectorscale обходится примерно в 45 раз дешевле, чем использование Pinecone. PostgreSQL обещает стать базой данных по умолчанию для приложений ИИ.
Заключение
Внедрение pgvectorscale и pgai отмечает значительный прорыв в отрасли баз данных и ИИ, делая PostgreSQL быстрее и значительно дешевле, улучшая его возможности и демократизируя доступ к высокопроизводительным инструментам разработки приложений ИИ.
Источники: Timescale, GitHub, Twitter
“`
