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?
- PostgresML Cloud: Einfach anmelden, kostenlosen Server erstellen und loslegen.
- Self-Hosted: Per Docker-Image in Minuten installieren (
docker run ghcr.io/postgresml/postgresml). - RAG nutzen: Mit
pgml.chunk,pgml.embed,pgml.rankundpgml.transformTexte verarbeiten. - Modelle trainieren: SQL-Befehl
pgml.trainfür Custom ML-Modelle.
