PostgresML

Was ist PostgresML?

PostgresML bringt Machine Learning und KI direkt in deine PostgreSQL-Datenbank. Kein Hin-und-Her mit Daten mehr – trainiere Modelle und führe Vorhersagen da durch, wo deine Daten schon sind. Mit GPU-Unterstützung für blitzschnelle Berechnungen und Integration von modernsten LLMs (wie Hugging Face) wird deine Datenbank zur KI-Zentrale.

Was sind die Merkmale von PostgresML?

• In-Database ML/AI: ML- und KI-Operationen laufen direkt in PostgreSQL – keine extra Infrastruktur nötig.
• GPU-Beschleunigung: Nutze Grafikkarten für schnellere Modellberechnungen.
• Large Language Models (LLMs): Integriere state-of-the-art Modelle wie Hugging Face direkt in SQL.
• RAG-Pipeline: Chunking, Embedding, Ranking und Transformation von Text in einer Abfrage.
• Vector Search: Ähnlichkeitssuche mit pgvector für effizientes Retrieval.
• 47+ ML-Algorithmen: Von Klassifikation bis Regression – alles an Bord.
• NLP-Tasks: Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung und mehr.

Was sind die Anwendungsfälle von PostgresML?

• Chatbots: Baue intelligente Chatbots mit direkter Datenbankanbindung.
• Dokumentensuche: Finde ähnliche Texte oder Bilder via Vector Search.
• Predictive Analytics: Vorhersagen direkt in SQL, z. B. für Sales oder Wartung.
• Textanalyse: Sentiment, Klassifikation oder Übersetzung ohne Datenexport.

Wie benutzt man PostgresML?

1. PostgresML Cloud: Einfach anmelden, kostenlosen Server erstellen und loslegen.
2. Self-Hosted: Per Docker-Image in Minuten installieren (docker run ghcr.io/postgresml/postgresml).
3. RAG nutzen: Mit pgml.chunk, pgml.embed, pgml.rank und pgml.transform Texte verarbeiten.
4. Modelle trainieren: SQL-Befehl pgml.train für Custom ML-Modelle.