在PostgreSQL中使用Ollama和Pgai的开源大型语言模型
内容提要
Ollama是一个简化开源大型语言模型（LLM）使用的平台，类似于“LLM的Docker”。它允许PostgreSQL开发者通过pgai扩展在数据库中直接使用Ollama模型，创建数据嵌入并执行推理任务，提升AI应用的隐私性和效率。pgai是开源的，适用于AI项目，并支持在Timescale云平台上使用。
延伸解读
pgai 与 Ollama 的集成方式
pgai 通过 Python 和 PL/Python 与 Ollama 模型 API 交互，使 PostgreSQL 开发者能直接在数据库内调用开源 LLM。这种设计将 AI 推理嵌入 SQL 查询，减少了数据移动，提升了隐私性和效率。开发者无需构建复杂的数据管道，即可完成嵌入生成和推理任务。
嵌入生成与向量搜索的简化
使用 pgai 的 ollama_embed 函数，开发者可以通过简单的 SQL UPDATE 语句为表中的文本生成嵌入，并存储在 pgvector 的 vector 类型列中。这简化了 RAG 和搜索应用的开发流程，因为嵌入生成后可直接利用 pgvector 和 pgvectorscale 进行相似性搜索。
LLM 推理任务的实际应用
pgai 的 ollama_generate 函数支持在 PostgreSQL 表上执行 LLM 推理，如文本摘要、分类和数据丰富。文章示例展示了如何用 Llama 3 总结 Robert Downey Jr. 的职业生涯，以及生成 SQL 语句。这些任务原本需要外部管道，现在仅需 SQL 查询即可完成。
开源模型与本地部署的优势
Ollama 简化了开源 LLM 的本地部署，类似“LLM 的 Docker”，支持 Llama 3、Mistral 等模型。与专有模型相比，开源模型更私密、可定制且免费（硬件成本除外）。结合 pgai，开发者能在数据库内构建隐私优先的 AI 应用，并可在 Timescale 云平台上使用。
Q&A
Ollama是什么，它的主要功能是什么？
Ollama是一个简化开源大型语言模型（LLM）使用的平台，类似于“LLM的Docker”，允许开发者轻松访问和使用多种开源模型。
pgai扩展如何帮助PostgreSQL开发者？
pgai扩展允许PostgreSQL开发者在数据库中直接使用Ollama模型，创建数据嵌入并执行推理任务，简化数据处理流程。
如何在PostgreSQL中创建数据嵌入？
开发者可以使用简单的SQL查询在PostgreSQL表中创建嵌入，利用流行的开源嵌入模型，如BERT和Llama3。
pgai与Ollama模型API的交互使用什么语言？
pgai使用Python和PL/Python与Ollama模型API进行交互。
pgai的安装说明在哪里可以找到？
pgai的安装说明可以在pgai的GitHub仓库找到。
使用pgai和Ollama可以实现哪些AI应用？
使用pgai和Ollama，开发者可以构建更私密的AI应用，如检索增强生成（RAG）和搜索应用。
