На конференции QCon AI Гвен Шапира поделилась опытом использования PostgreSQL для обеспечения масштабируемости AI-функций в критически важных приложениях. Основной акцент сделан на многообразии возможностей Postgres, включая парсинг JSONB и высокоэффективный индекс HNSW для векторного поиска.
Как Postgres поддерживает AI
В своих выступлениях Гвен отметила, что современные команды используют PostgreSQL для создания AI-функций, что связано с его надежностью и многофункциональностью. Внедрение векторной квантизации позволяет ускорить время обработки запросов в 4 раза, что критично для быстродействия AI-приложений.
Шапира отметила, что клиенты их компании активно разрабатывают AI-решения, и они готовы делиться опытом. Она подчеркнула, что растущий интерес к AI-системам требует надежной инфраструктуры для обработки данных, вне зависимости от их типа.
Контекст рынка AI
По данным компании Statista, рынок AI ожидает рост до $126 млрд к 2025 году, и использование оптимизированных баз данных, таких как PostgreSQL, станет важным элементом для достижения этого роста. В 2023 году, после появления ChatGPT, компании начали активнее интегрировать AI в свои процессы, и именно PostgreSQL становится фундаментом для этих разработок.
Сравнивая позиции Google, Apple и других гигантов в AI, Шапира отметила, что для достижения успеха важна не только разработка моделей, но и создание мощной инфраструктуры, что часто упускают из виду многие компании.
Что это значит для разработчиков
Для разработчиков в СНГ это означает, что использование PostgreSQL как базы данных позволяет значительно ускорить разрабываемые AI-приложения, что может привести к более высоким скоростям обработки и снижению затрат на инфраструктуру. Если вы разрабатываете AI-решения, сейчас самое время обратить внимание на возможности PostgreSQL для повышения производительности ваших продуктов.
Следующий шаг — наблюдение за тем, как развиваются технологии в PostgreSQL, и какие новые возможности они могут предоставить для разработки масштабируемых решений в AI.