向量数据库领域又来一个很屌的项目，PostgresML
PostgresML是PostgreSQL的机器学习扩展，能让你使用SQL查询对文本和表格数据进行训练和推理。有了PostgresML，你可以将机器学习模型无缝集成到PostgreSQL数据库中，并利用尖端算法的强大功能高效处理数据。
- 执行自然语言处理任务，如情感分析、提问和回答、翻译、总结和文本生成
- 从 HuggingFace 模型 Hub 访问数千种最先进的语言模型，如 GPT-2、GPT-J 和 GPT-Neo
- 针对不同任务，在自己的文本数据上微调大型语言模型
- 将现有的 PostgreSQL 数据库用作向量数据库，从存储在数据库中的文本生成 embedding
针对文本数据操作：
翻译
SQL 查询
SELECT pgml.transform( 'translation_en_to_fr', inputs => ARRAY[ 'Welcome to the future!', 'Where have you been all this time?' ] ) AS french;
结果
french ------------------------------------------------------------ [ {"translation_text": "Bienvenue à l'avenir!"}, {"translation_text": "Où êtes-vous allé tout ce temps?"} ]
情感分析 SQL 查询
SELECT pgml.transform( task => 'text-classification', inputs => ARRAY[ 'I love how amazingly simple ML has become!', 'I hate doing mundane and thankless tasks. ☹️' ] ) AS positivity;
结果
positivity ------------------------------------------------------ [ {"label": "POSITIVE", "score": 0.9995759129524232}, {"label": "NEGATIVE", "score": 0.9903519749641418} ]
针对表格数据操作：
训练分类模型
训练
SELECT * FROM pgml.train( 'Handwritten Digit Image Classifier', algorithm => 'xgboost', 'classification', 'pgml.digits', 'target' );
推理
SELECT pgml.predict( 'My Classification Project', ARRAY[0.1, 2.0, 5.0] ) AS prediction;
