Tahaksid olla arendaja, kes tunneb kõiki PostgreSQL andmebaasimootori võimalusi?

Erinevad uuringud (nt Stack Overflow ja DB- Engines ) kinnitavad, et PostgreSQL on arendajate seas üks populaarsemaid andmebaasi valikuid. See toetab keerukaid päringuid, suuri andmemahtusid ning struktureerimata andmeid (nt JSON).

Olen ise PostgreSQL-i kasutanud juba üle 14 aasta ning saan kinnitada, see on töökindel ja pidevalt arenev tehnoloogia.

Konkurentidest eristub PostgreSQL-i oma paindlikkuse ja laiendatavuse poolest. Laienduste (“extensions”) kaudu saab luua ka keerukaid domeenispetsiifilisi (nt geoinfosüsteemid) andmemudeleid ja integreerida teiste kaasaegsete andmeallikatega. Üks selliseid laiendusi on näiteks hetkel väga populaarne pgvector, mis võimaldab PostgreSQL-il töötada vektorandmetega, toetamaks LLM-rakendusi.

PostgreSQL AI-rakendustes

Miks on mõistlik “teha AI-d” just andmebaasi sees? Tehisintellekti mudelid vajavad palju andmeid ja andmebaasis on need olemas. PostgreSQL võimaldab teha AI-töötlust otse andmebaasis, vältides andmete dubleerimist või keerulist liidestamist eraldi süsteemidega ja seeläbi vigade tekkimist.

Selline lähenemine soodustab koherentse “andmepildi” hoidmist ja vähendab andmevigu, rääkimata vajadusest uute tehnoloogiate ja serverite järele. Laiendus Pgvector võimaldab kiiret vektorotsingut, mis on oluline LLM-mudelite sidumisel sinu ettevõtte andmestikuga. Sellist lähenemist nimetatakse RAG-iks– Retrieval-Augmented Generation. Tehisintellekti võimaluste integreerimine “vanade” andmetega on ülioluline, et konkurentidest mitte maha jääda.

Üks lihtsamaid Pgvector´i rakendusi on semantiline otsing – st sarnaste tekstide leidmine tähenduspõhiselt, isegi kui sõnastus erineb. Traditsioonilised lähenemised nagu täisteksti otsing (Full-text search) või foneetiline otsing jäävad siin sageli ebatäpseks või aeglaseks.