PostgreSQL ו-AI: עתיד היישומים הגנרטיביים
- רובי בוטוביץ'
- דצמבר 10, 2024
- AI Tools, חדשות בינה מלאכותית, מודלי שפה
- AI
- 0תגובות
AI והמהפכה של PostgreSQL: עתיד היישומים הגנרטיביים
בעידן הדינמי של בינה מלאכותית (AI) וטכנולוגיות משתנות בקצב מהיר, מסד הנתונים הוותיק והמהימן PostgreSQL ממשיך להוכיח את עוצמתו וחשיבותו הרבה גם בתחום היישומים הגנרטיביים המתקדמים. Jeremy (Jezz) Kelway, סגן נשיא ההנדסה בחברת EDB המובילה בתחום, חולק תובנות מרתקות על ההתפתחויות המשמעותיות הללו ועל התפקיד המרכזי של PostgreSQL בעיצוב עתיד הכלכלה האינטליגנטית.
הסיבות לפופולריות הגוברת של PostgreSQL בעידן הגנרטיבי
עם כ-75% מהחברות בארצות הברית המאמצות טכנולוגיות AI, הן נזקקות לתשתית טכנולוגית שתאפשר להן גישה מהירה וקלה לנתונים העצומים שברשותן ולממש את הפוטנציאל העצום של ה-AI. PostgreSQL הוא דוגמה מושלמת לטכנולוגיה ותיקה ועמידה שצצה מחדש בעליית ה-AI והופכת לרלוונטית יותר מתמיד. עם ארכיטקטורה איתנה, תמיכה טבעית במגוון סוגי נתונים והיכולת להרחבה, PostgreSQL הוא מועמד מצוין לארגונים המבקשים לנצל את ערך הנתונים שלהם עבור יישומי AI מוכנים לייצור בסביבה ריבונית ומאובטחת.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) וכלכלת האינטליגנציה
זרמי RAG (Retrieval-Augmented Generation) רוכשים פופולריות ותנופה משמעותית, ובצדק! במסגרת ‘כלכלת האינטליגנציה’, RAG מאפשר גישה למידע באופנים המקלים על חווית המשתמש, חוסך זמן על ידי אוטומציה וסינון של פלט נתונים ומידע שאחרת היה דורש מאמץ ידני משמעותי. הדיוק המוגבר של שלב ה’חיפוש’ בשילוב עם היכולת להוסיף תוכן ספציפי ל-LLM (Large Language Models) ממשלת את הפלט, מציעה הזדמנות רבת ערך להאיץ ולשפר קבלת החלטות מושכלת עם נתונים רלוונטיים.
האתגרים ביישום RAG בייצור
ברמה הבסיסית ביותר, איכות הנתונים שלך היא הגורם המבדיל של ה-AI שלך. דיוק, ובמיוחד התגובות המחוללות, של יישום RAG יהיו תמיד כפופים לאיכות הנתונים המשמשים להכשרה ולהגדלה של הפלט. רמת החשיבות המופעלת על ידי המודל הגנרטיבי תהיה פחות משמעותית אם/כאשר הקלטים פגומים, מה שיוביל לתוצאות פחות הולמות ובלתי צפויות עבור השאילתה (לעתים קרויות ‘הזיות’). איכות מקורות הנתונים שלך תמיד תהיה המפתח להצלחת התוכן שמוחזר המזין את השלבים הגנרטיביים – אם רוצים שהפלט יהיה מדויק ככל האפשר, מקורות הנתונים ההקשריים ל-LLM יצטרכו להיות מעודכנים ככל האפשר.
ניהול ביצועים ויעילות
מבחינת ביצועים; אימוץ גישה פרו-אקטיבית לגבי מה שהיישום ה-RAG שלך מנסה להשיג – יחד עם מתי ואיפה הנתונים נאספים – ימקם אותך היטב להבין את ההשפעות האפשריות. לדוגמה, אם זרם ה-RAG שלך אוסף נתונים ממקורות נתונים טרנזקציוניים חיוניים לעסק שלך, ניטור ביצועי מקורות נתונים מרכזיים אלה, בשילוב עם היישומים השואבים נתונים ממקורות אלו, יספק הבנה לגבי ההשפעה של שלבי זרם ה-RAG שלך. אמצעים אלה הם צעד נהדר לניהול ההשלכות הפוטנציאליות או בזמן אמת על ביצועי מקורות נתונים טרנזקציוניים קריטיים. בנוסף, מידע זה יכול גם לספק הקשר חשוב לכוונון יישום ה-RAG להתמקד באחזור נתונים הולם.
היתרונות של PostgreSQL על פני מסדי הנתונים הווקטוריים המיוחדים ל-AI
מסד נתונים וקטורי מיועד למשימות AI מסוגל לתמוך בעומסי עבודה AI דורשניים תוך שמירה על אבטחת המידע, זמינות וגמישות להשתלבות עם מקורות נתונים קיימים ומידע ממוסד. בנייה של פתרון AI/RAG תדרוש לעתים קרובות שימוש במסד נתונים וקטורי, כיוון שיישומים אלו כוללים הערכות דמיון והמלצות המתמודדות עם נתונים רב-ממדים. מסדי הנתונים הווקטוריים משמשים כמקור נתונים יעיל ויעיל לאחסון, ניהול ואחזור עבור צינורות נתונים קריטיים אלו.
PostgreSQL ומורכבויות ניהול נתוני וקטור עבור AI
בעוד ש-PostgreSQL אינו כולל יכולת וקטורית טבעית, ההרחבה pgvector מאפשרת לך לאחסן את נתוני הווקטור שלך לצד שאר הנתונים ב-PostgreSQL. זה מאפשר לארגונים לנצל יכולות וקטור לצד מבני נתונים קיימים, לפשט ניהול והטמעה של יישומי AI על ידי צמצום הצורך במאגרי נתונים נפרדים והעברות נתונים מורכבות.
הפשטת צינורות נתונים וייעול תובנות עם PostgreSQL
צינורות נתונים אלה מזינים למעשה את יישומי ה-AI. עם מגוון רחב של פורמטי אחסון נתונים, מיקומים וסוגי נתונים, מורכבויות של איך שלב האחזור מושג הופכות במהרה לאתגר ממשי, במיוחד ככל שיישומי ה-AI עוברים מהוכחת היתכנות לייצור.
הרחבת EDB Postgres AI Pipelines היא דוגמה לאופן שבו PostgreSQL ממלא תפקיד מרכזי בעיצוב סיפור ‘ניהול הנתונים’ של יישום ה-AI. הפשטת עיבוד נתונים עם צינורות אוטומטיים לאחזור נתונים מ-PostgreSQL או אחסון אובייקטים, יצירת הטבעות וקטור ככל שנתונים חדשים נקלטים, וגרימה לעדכוני הטבעות כאשר הנתונים המקוריים משתנים – כלומר, נתונים מעודכנים תמיד לשאילתה ואחזור ללא תחזוקה מייגעת.
עתיד PostgreSQL בעידן האבולוציה המתמשכת של AI
מסד הנתונים הווקטורי רחוק מלהיות תוצר מוגמר, ופיתוח ושיפור נוספים צפויים ככל שהשימוש ויסת על טכנולוגיית מסד הנתונים הווקטורי ממשיכים לגדול. קהילת PostgreSQL ממשיכה לחדש בתחום זה, ומחפשת דרכים לשפר אינדקסים כדי לאפשר קריטריוני חיפוש מורכבים יותר לצד התקדמות היכולת של pgvector עצמה.
גמישות על פני עננים היברידיים ורב-ענן עבור ארגוני AI
מחקר אחרון של EDB מראה ש-56% מהארגונים כבר מפעילים עומסי עבודה קריטיים בסביבה היברידית, ממחיש את הצורך בפתרונות התומכים בגמישות וריבונות נתונים כאחד. PostgreSQL, עם שיפורי EDB, מספקת את הגמישות החיונית לסביבות עננים היברידיות ורב-ענן, ומאפשרת לארגוני AI לנהל את הנתונים שלהם עם גמישות ושליטה.
EDB Postgres AI מביא גמישות ענן ותצפיתיות לסביבות היברידיות עם שליטה ריבונית. גישה זו מאפשרת לארגונים לשלוט בניהול מודלי AI, תוך שילוב חלק של עבודות טרנזקציוניות, אנליטיות ו-AI בסביבות היברידיות או רב-ענן. על ידי אפשור ניידות נתונים, שליטה פרטנית בTCO, וחווית ענן במגוון תשתיות, EDB תומכת בארגוני AI במימוש תגובות מהירות וגמישות יותר לדרישות נתונים מורכבות.
PostgreSQL, אבטחה וריבונות נתונים בעולם AI
ככל ש-AI משתלב יותר במערכות ארגוניות, הלחצים עולים על הארגונים לשמור על שלמות הנתונים ולעמוד בתקני פרטיות ואבטחה נוקשים, במיוחד בהקשר של טיפול בנתונים רגישים עבור מודלי AI. נוף זה המתפתח ממקם את ריבונות הנתונים במרכז הבמה – שם גם ממשל, אבטחה וגילוי-נאות הם לא רק עדיפויות אלא דרישות יסוד. הארגונים צריכים לדעת ולהיות בטוחים היכן הנתונים שלהם נמצאים, ולאן הם הולכים.
PostgreSQL בולט כתשתית העומדת בדרישות הנתונים של עידן ה-AI, עם יכולות מתקדמות לנהל נתונים רגישים בסביבות היברידיות ורב-ענן. הבסיס הקוד הפתוח שלו מבטיח לארגונים ליהנות מחדשנות מתמשכת, בעוד ששיפורי EDB מבטיחים עמידה בתקני אבטחה ארגוניים, בקרות גישה מדורגות ותצפיתיות עמוקה – חיוניים לטיפול אחראי בנתוני AI. יכולות ה-Sovereign AI של EDB בונות על עמדה זו, ומתמקדות בהבאת יכולות AI אל הנתונים, ובכך מקלות על השליטה היכן הנתונים האלה נעים אליו ומאיפה.
