설명
PostgresML은 머신러닝 기능을 PostgreSQL 데이터베이스 내에 직접 내장하여 AI 애플리케이션 개발을 위한 간소화된 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 별도의 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, LLM 프레임워크와 같은 복잡한 마이크로서비스 아키텍처의 필요성이 제거되어 운영 오버헤드와 잠재적인 프로덕션 중단을 줄일 수 있습니다.
이 플랫폼은 개발자가 익숙한 SQL을 활용하여 AI 기반 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 주요 기능에는 기존 방식보다 최대 10배 빠른 벡터 임베딩의 인덱싱, 필터링 및 재순위 지정이 포함되며, HNSW 또는 IVFFlat 인덱싱을 통한 빠른 KNN 및 ANN 검색을 지원합니다. 또한 텍스트 분할 및 청킹을 위한 내장 데이터 전처리기를 갖춘 최첨단 모델 선택을 사용하여 임베딩 생성을 용이하게 합니다.
PostgresML은 데이터와 컴퓨팅의 공동 배치를 가능하게 하여 단일 머신에서 테라바이트의 데이터를 임베딩, 제공 및 저장할 수 있으며, 내장된 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다. 또한 회귀, 분류, 클러스터링을 포함한 다양한 ML 모델의 학습, 튜닝 및 배포를 지원하며, 자체 데이터에 대한 LLM의 미세 조정을 지원합니다. 사용자는 시간이 지남에 따라 모델 배포를 모니터링할 수도 있습니다.
이 플랫폼은 Mistral 및 Llama와 같은 오픈 소스 LLM과 원활하게 통합되어 다양한 NLP 작업을 수행하고 동일한 인프라로 모델을 제공할 수 있습니다. 여러 배포 옵션을 갖춘 포괄적인 플랫폼을 제공하며 SQL 또는 JavaScript 및 Python의 SDK를 통해 AI 및 머신러닝 작업을 지원합니다. 이 통합 접근 방식은 여러 기존 도구를 대체하고 운영 비용을 최소화할 수 있어 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다.
PostgresML은 PostgreSQL에 익숙하고 가파른 학습 곡선이나 분산 시스템의 관리 오버헤드 없이 고급 AI 및 ML 기능을 통합하려는 엔지니어 및 개발자를 위해 설계되었습니다. 마이크로서비스의 혼란, 비효율성 증가, 여러 시스템에 걸친 과도한 데이터 노출과 같은 일반적인 문제점을 해결하여 더 안전하고 안정적이며 개인 정보 보호가 강화된 솔루션을 제공합니다.
PostgresML의 핵심 기능
데이터베이스 내 머신러닝 및 AI 기능
벡터 인덱싱, 필터링 및 재순위 지정
임베딩을 위한 빠른 KNN 및 ANN 검색
HNSW 및 IVFFlat 인덱싱 지원
최첨단 모델을 사용한 텍스트 임베딩 생성
텍스트 분할 및 청킹을 위한 내장 데이터 전처리
임베딩, 제공 및 저장을 위한 데이터와 컴퓨팅의 공동 배치
단일 머신에서 테라바이트 데이터 지원
내장 데이터 개인 정보 보호 및 보안 기능
ML 모델 학습, 튜닝 및 배포 (회귀, 분류, 클러스터링)
사용자 지정 데이터에 대한 LLM 미세 조정
모델 배포 모니터링
오픈 소스 LLM (Mistral, Llama)과의 통합
SQL, JavaScript 및 Python SDK 지원
마이크로서비스 복잡성을 줄이는 간소화된 AI 스택
PostgresML 사용 방법은?
구성: PostgreSQL 데이터베이스 내에 PostgresML을 설정합니다.
임베딩 생성: 내장 모델을 사용하거나 자체 모델을 통합하여 텍스트 데이터를 벡터 임베딩으로 변환합니다.
벡터 인덱싱: 빠른 검색을 위해 임베딩을 효율적으로 인덱싱합니다.
ML 작업 수행: 통합 모델을 사용하여 텍스트 생성, 요약 또는 번역과 같은 작업을 실행합니다.
모델 배포: 사용자 지정 머신러닝 모델을 데이터베이스 내에서 직접 학습, 튜닝 및 배포합니다.
통합: Python 및 JavaScript의 SQL 또는 SDK를 활용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축합니다.
PostgresML의 사용 사례
- RAG 챗봇
- 실시간 AI 출력
- 임베딩 생성
- 데이터 분석 및 인사이트
- NLP 작업
- 사용자 지정 모델 배포
- 간소화된 AI 스택
