1
LanceDB
Shares tags: build, data
AI Tool
Преобразите свои данные и рабочие процессы с Supabase и pgvector
Эффективно сохраняйте, ищите и создавайте продвинутые AI-приложения с помощью PostgreSQL и векторов.
Visit Supabase + pgvector→
BuildDataPostgres + vector
1Преобразите возможности векторного хранения и поиска по сходству прямо в PostgreSQL для продвинутых AI-приложений.
2Испытайте увеличение скорости до 100 раз и сниженное использование памяти с последними улучшениями pgvector.
3Бесперебойно интегрируйтесь с популярными фреймворками ИИ, такими как Hugging Face и OpenAI, для быстрой разработки прототипов и развертывания.
overview
Что такое Supabase + pgvector?
Supabase + pgvector объединяет возможности PostgreSQL с усовершенствованным хранением векторов, что позволяет разработчикам создавать мощные приложения на основе искусственного интеллекта. Эта интеграция поддерживает эффективное управление данными и поиск по сходству, что открывает двери для разработки инновационных функций, таких как системы рекомендаций и чат-боты.
- 1Построено на надежной основе PostgreSQL.
- 2Разработан для упрощения рабочих процессов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- 3С открытым исходным кодом и без зависимости от поставщика.
features
Ключевые особенности
Supabase + pgvector предлагает ряд функций, направленных на повышение производительности и удобства использования хранения векторных данных. От продвинутой индексации до новых операторов расстояния — всё это создано с учётом потребностей современных разработчиков.
- 1Увеличение производительности с помощью float16 и разреженных векторов.
- 2Масштабируемые методы индексации, такие как HNSW и IVFFlat.
- 3Новые дистанционные операторы для различных запросов на сходство.
use cases
Идеальные случаи использования
Supabase + pgvector идеально подходит для разработчиков в области ИИ и машинного обучения, стремящихся оптимизировать свои приложения. Будь то семантический поиск, системы рекомендаций или хранение векторов, он предлагает необходимую гибкость и эффективность.
- 1Улучшайте пользовательский опыт с помощью персонализированных рекомендаций.
- 2Создавайте мощные поисковые приложения с меньшей задержкой.
- 3Централизуйте хранение векторных и транзакционных данных.
❓
Frequently Asked Questions
+Что такое pgvector?
pgvector — это расширение для PostgreSQL, которое позволяет хранить векторные данные и выполнять поиск по сходству, что делает его идеальным для приложений искусственного интеллекта.
+Как Supabase + pgvector улучшают производительность?
Недавние обновления pgvector внесли существенные улучшения в скорость и оптимизацию памяти, что позволяет ускорить обработку данных и снизить потребление ресурсов.
+Кто может извлечь выгоду из использования Supabase + pgvector?
Разработчики ИИ и машинного обучения, стартапы и корпоративные команды, ищущие масштабируемые и эффективные решения для управления векторными данными, особенно оценят сочетание Supabase и pgvector.