Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 5a6ff8d2 08f2 4b29 8680 5d11879ec2ec 3
Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 5a6ff8d2 08f2 4b29 8680 5d11879ec2ec 3

Новая версия AI-базы данных: PostgreSQL с pgvectorscale превосходит Pinecone и сокращает затраты на 75% с помощью новых расширений с открытым исходным кодом

 A New Era AI Databases: PostgreSQL with pgvectorscale Outperforms Pinecone and Cuts Costs by 75% with New Open-Source Extensions

«`html

Введение в pgvectorscale и pgai

Компания Timescale представила два революционных open-source расширения: pgvectorscale и pgai, которые значительно ускорили работу PostgreSQL в сравнении с Pinecone для AI-нагрузок и сделали ее на 75% дешевле. Давайте изучим, как работают эти расширения и какие у них последствия для разработки приложений на базе искусственного интеллекта.

Инновации в производительности AI-приложений

pgvectorscale помогает разработчикам создавать более масштабируемые AI-приложения с более высокой производительностью поиска встраивания и экономичным хранением. Он внедряет два значительных нововведения:

  • Индекс StreamingDiskANN: значительно улучшает производительность запросов.
  • Статистическая бинарная квантизация: улучшает стандартную бинарную квантизацию, приводя к существенному увеличению производительности.

pgai упрощает разработку приложений поиска и встраивания-генерации (RAG). Он позволяет разработчикам создавать встраивания OpenAI и получать завершения чата OpenAI непосредственно в PostgreSQL. Это облегчает задачи классификации, суммирования и обогащения данных на основе существующих реляционных данных, упрощая процесс разработки от концепции до производства.

Реальное влияние и отзывы разработчиков

Web Begole, CTO Market Reader, выразил восторг от новых расширений: «Pgvectorscale и pgai невероятно важны для создания AI-приложений с использованием PostgreSQL. Наличие функций встраивания непосредственно в базе данных — огромный плюс.»

John McBride, руководитель инфраструктуры OpenSauced, также подчеркнул ценность этих расширений: «Pgvectorscale и pgai — отличные дополнения к экосистеме PostgreSQL AI. Внедрение статистической бинарной квантизации обещает молниеносную производительность для поиска векторов, что будет ценно при росте нагрузки на векторы.»

Выгоды и доступность

Выгоды от использования PostgreSQL с pgvector и pgvectorscale значительны. Самостоятельное размещение PostgreSQL примерно в 45 раз дешевле, чем использование Pinecone. Конкретно, PostgreSQL стоит примерно $835 в месяц на AWS EC2, в сравнении с $3,241 в месяц для хранилище-оптимизированного индекса Pinecone и $3,889 в месяц для производительностно-оптимизированного индекса.

Будущее AI-приложений с PostgreSQL

Новые расширения Timescale укрепляют движение «PostgreSQL для всего», где разработчики стремятся упростить сложные архитектуры данных, используя мощную экосистему PostgreSQL. Ajay Kulkarni, CEO Timescale, подчеркнул миссию компании: «Путем open-source pgvectorscale и pgai, Timescale стремится установить PostgreSQL в качестве базы данных по умолчанию для AI-приложений. Это устраняет необходимость в отдельных векторных базах данных и упрощает архитектуру данных для разработчиков при их масштабировании.»

Заключение

Появление pgvectorscale и pgai является значительным событием в индустрии искусственного интеллекта и баз данных. Сделав PostgreSQL быстрее, чем Pinecone, и значительно дешевле, Timescale устанавливает новый стандарт производительности и экономичности в AI-нагрузках. Эти расширения улучшают возможности PostgreSQL и демократизируют доступ к высокопроизводительным инструментам разработки AI-приложений.

Источники: Timescale, GitHub, x.com

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж