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PostgresML

作为 PostgreSQL 扩展的 MLOps 平台,用于在数据库内部构建 ML 模型。

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2026-11-09
postgresml.org
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核心能力

5 项
  • 直接在 PostgreSQL 中构建和部署 ML 模型
  • 用于 AI 应用的 GPU 加速的 Postgres 数据库
  • 向量嵌入和实时输出生成
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  • 直接在 PostgreSQL 中构建和部署 ML 模型
  • 用于 AI 应用的 GPU 加速的 Postgres 数据库
  • 向量嵌入和实时输出生成
  • 与开源模型(如 Mistral、Llama 等)的集成
  • 支持 SQL 以及 JavaScript 和 Python 的 SDK

典型使用场景

7 项
  • RAG(检索增强生成)
  • 搜索
  • 聊天机器人
展开全部 7 项
  • RAG(检索增强生成)
  • 搜索
  • 聊天机器人
  • 文本生成
  • 嵌入
  • 向量数据库
  • 监督学习

快速上手

1 项
  • 快速上手

    PostgresML 可以通过 SQL 或 JavaScript 和 Python 的 SDK 使用。用户可以直接在 PostgreSQL 内执行文本生成、嵌入创建和向量数据库操作等任务。该平台支持多种开源模型,并允许在用户数据上微调大语言模型。

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  • 快速上手

    PostgresML 可以通过 SQL 或 JavaScript 和 Python 的 SDK 使用。用户可以直接在 PostgreSQL 内执行文本生成、嵌入创建和向量数据库操作等任务。该平台支持多种开源模型,并允许在用户数据上微调大语言模型。

工具详细介绍进一步了解 PostgresML 的产品定位与使用说明展开阅读收起介绍

PostgresML 是一个作为 PostgreSQL 扩展实现的完整 MLOps 平台。它允许用户直接在数据库中构建快速、简单且强大的机器学习模型。它提供了 GPU 加速的 Postgres 数据库,用于构建 AI 应用,支持诸如向量嵌入、实时输出生成等任务。PostgresML 通过将向量数据库、嵌入模型和大语言模型等不同组件整合到一个系统中,简化了 AI 技术栈。

适合人群

  • 数据科学家
  • 机器学习工程师
  • 软件开发者
  • 数据库管理员

产品优势

  • 通过集成多个组件简化 AI 技术栈
  • 相比传统设置(如 HuggingFace + Pinecone)提供更快的性能
  • 降低向量数据库成本
  • 通过数据和计算的协同提高数据隐私和安全性
  • 支持多种开源模型和任务

使用注意

  • 可能需要对 PostgreSQL 熟悉
  • 加载非缓存模型可能需要时间
  • 对于新手用户可能有学习曲线
产品表现洞察

PostgresML 数据分析

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来源占比

来源未明确统计范围

美国64.07%

流量来源渠道

渠道构成

来源未明确统计范围

Direct 39.871864%自然搜索 32.350595%Referrals 10.431672%3个来源渠道
Direct39.87%
自然搜索32.35%
Referrals10.43%

常见问题

4 个问题
什么是 PostgresML?

PostgresML 是一个作为 PostgreSQL 扩展实现的完整 MLOps 平台,允许你直接在数据库中构建和部署机器学习模型。

我可以使用 PostgresML 执行哪些任务?

你可以执行一系列 AI 和机器学习任务,包括文本生成、嵌入创建、向量数据库操作、监督学习、RAG、搜索以及聊天机器人开发。

PostgresML 支持哪些模型?

PostgresML 支持多种开源模型,包括 Mistral、Llama 等。它还允许你在自己的数据上微调大语言模型。

PostgresML 如何简化 AI 技术栈?

PostgresML 将向量数据库、嵌入模型和大语言模型等组件集成到一个系统中,降低了管理多个微服务的复杂度。

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