PostgresMLは、機械学習と人工知能をデータベースレベルで直接統合する革新的なPostgreSQL拡張です。このプラットフォームは、ベクトルデータベース、埋め込みモデル、LLM（大規模言語モデル）、およびそれらを結びつけるフレームワークの複雑さを解消し、開発者がより効率的にAIアプリケーションを構築できるように設計されています。
PostgresMLの主な機能には、最先端のモデルからの埋め込み生成、データと計算の共置、データプライバシーとセキュリティの内蔵、回帰、分類、クラスタリングのためのモデルのトレーニング、チューニング、デプロイが含まれます。さらに、PostgresMLは、PyTorch、TensorFlow、Flax、SciKit-Learn、Hugging Face、Llama、Mistral、XGBoost、LightGBM、CatBoostなどの統合ライブラリをサポートしており、開発者は既存のツールを置き換えることでコストと運用を最小限に抑えることができます。
PostgresMLは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）チャットボットにおいてHuggingFace + Pineconeよりも4倍高速で、埋め込み生成においてOpenAIよりも10倍高速であり、Pineconeと比較してベクトルデータベースのコストを42％削減することができます。このプラットフォームは、開発者が既に使用しているデータストア内で機械学習モデルを実行することを可能にし、データハンドリングと洞察生成を一気に革新します。
