PostgreSQL и ИИ: Прагматичный путь к умным данным

За пределами ажиотажа: Строим ИИ на прочном фундаменте

Искусственный интеллект быстро стал краеугольным камнем цифровых инноваций. От генерации текста до распознавания изображений и интеллектуальной автоматизации — ИИ переопределяет то, как организации извлекают ценность из данных.

В OVHcloud мы считаем, что эта трансформация не должна принадлежать только технологической элите — она должна быть открытой, доступной и построенной на доверенной, суверенной инфраструктуре.

Это видение лежит в основе всего: от наших решений AI Endpoints и AI Deploy до партнёрства с Hugging Face, которое позволяет разработчикам запускать открытые модели инференса (логического вывода) напрямую в облаке. Но помимо этих флагманских инициатив, ИИ также живёт в повседневности — в данных, которые питают рекомендации, аналитику и более умный пользовательский опыт.

И здесь на сцену выходят возможности PostgreSQL + Vector.

Векторы: Где данные встречаются с пониманием

В своей основе системы ИИ функционируют, декодируя взаимосвязи между словами, изображениями или пользовательским поведением. Чтобы сделать это, модели машинного обучения переводят эти сущности в векторы — математические представления, которые захватывают смысл и сходство.

Векторное представление позволяет системе измерять, насколько близки два фрагмента данных. Это основа семантического поиска, рекомендательных систем, распознавания лиц и систем обнаружения аномалий.

Традиционно компаниям приходилось перемещать свои наборы данных из транзакционных баз данных в специализированные «векторные базы данных». Хотя векторные базы данных эффективны для чисто векторо-центричных рабочих нагрузок, такой подход часто сопряжён с большей сложностью, дублированием данных и дополнительными затратами на интеграцию. Эти проблемы не идеальны для промышленных систем, требующих надёжности и соответствия нормативным требованиям.

PostgreSQL + pgvector: ИИ там, где уже живут ваши данные

Вместо создания ещё одной базы данных для поддержки, PostgreSQL предлагает элегантное решение: расширение pgvector. С помощью pgvector организации могут хранить, запрашивать и сравнивать векторизованные данные вместе с традиционными реляционными данными, используя уже знакомый им синтаксис SQL. pgvector также позволяет создавать полные или частичные индексы для ускорения поиска по сходству.

Другими словами, PostgreSQL становится не только вашим единственным источником истины, но и основой для экспериментов с ИИ и их внедрения.

Вот что это означает на практике:

• Упрощённая архитектура: Храните данные в одном месте. Никаких ETL-пайплайнов или рисков рассинхронизации.
• Знакомый SQL-воркфлоу: Выполняйте поиск по сходству напрямую в SQL с гарантиями ACID.
• Более быстрая окупаемость: Создавайте итеративно развивайте сценарии использования ИИ быстрее, без изучения новой технологии баз данных.

Это ИИ, основанный на операционной реальности — прагматичный путь для предприятий к изучению сценариев использования машинного обучения безопасно и эффективно.

Практический пример использования: Рекомендации товаров в реальном времени

Представьте себе компанию электронной коммерции, которая управляет данными о продуктах и клиентах в Managed PostgreSQL от OVHcloud, обеспечивая доступ к новейшим и самым производительным функциям.

Комбинируя pgvector с эмбеддингами (векторными представлениями), сгенерированными из модели с открытым исходным кодом, команда может:

1. Преобразовывать описания товаров и предпочтения пользователей в векторные представления.
2. Хранить эти векторы в столбцах PostgreSQL вместе с уровнями запасов, ценами и метаданными.
3. Запускать поиск по сходству, который мгновенно находит релевантные товары: например, рекомендовать «экологически чистые альтернативы» или «похожие стили», обеспечивая при этом показ только товаров в наличии.

Весь процесс происходит внутри PostgreSQL — нет необходимости во внешних векторных базах данных или дублировании данных.

Результат: улучшенный с помощью ИИ клиентский опыт в реальном времени, работающий на доверенных, открытых технологиях.

Реальность для предприятия: ИИ без изобретения велосипеда

В спешке «внедрить ИИ» многие организации рискуют излишне усложнить свои архитектуры, гоняясь за новейшими специализированными векторными базами данных. Хотя у этих решений есть своё место, PostgreSQL благодаря своей зрелости, экосистеме и расширяемости исключительно хорошо подходит для подавляющего большинства корпоративных рабочих нагрузок ИИ.

Для большинства компаний, исследующих ИИ, начать с того, что они уже знают — с PostgreSQL, означает прочный фундамент, меньший риск, более быстрое обучение и меньшую стоимость.

Преимущество OVHcloud: Открытость, управляемость, безопасность

Партнёрство OVHcloud с компанией Aiven, которая обладает проверенным опытом управления PostgreSQL в масштабе, гарантирует, что наши клиенты получают доступ к новейшим возможностям, как только они готовы к промышленной эксплуатации, без операционных сложностей. Позвольте вашим командам сосредоточиться на своём продукте, а не беспокоиться о ресурсах базы данных и инфраструктуре.

Кроме того, клиенты OVHcloud могут воспользоваться соглашением об уровне обслуживания (SLA) до 99,99% через свои регионы с несколькими зонами доступности (Multi-Availability Zone, 3-AZ). Эти регионы оснащены географически разделёнными зонами с независимыми системами электропитания, охлаждения и сети, что обеспечивает истинную изоляцию отказов.