
«`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
«`