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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。
关键要点
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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”。
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PostgreSQL开发者可以通过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。
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pgai是开源的，适用于AI项目，并支持在Timescale云平台上使用。
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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。
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pgai允许开发者在PostgreSQL表上执行RAG和LLM推理任务，简化了数据处理流程。
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pgai与Ollama模型API的交互使用Python和PL/Python，提升了AI应用的隐私性和效率。
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pgai的安装说明可以在pgai的GitHub仓库找到，支持在Timescale的云PostgreSQL平台上使用。
延伸问答
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。
