肖恩·M·托马斯：PG星期五：一首肮脏的Postgres小调
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原文英文，约3200词，阅读约需12分钟。
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内容提要
Postgres和AI可以共同工作，以增强数据库的功能。通过使用大型语言模型（LLMs），可以通过将数据库中的数据提供给它们来提高响应的准确性和相关性。通过使用pgvector等扩展将向量存储在数据库中，可以将Postgres转化为LLM。文章解释了向量摄入的过程以及如何使用向量相似性检索信息。对于较小的项目，建议使用本地LLM，如Mixtral 7B模型。文章还提供了解析文本、生成向量和查询数据库的代码示例。总的来说，AI和Postgres的集成可以极大地增强自然语言处理和搜索能力。
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关键要点
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Postgres与AI的结合可以增强数据库功能。
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大型语言模型（LLMs）可以提高响应的准确性和相关性。
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RAG（检索增强生成）利用数据库存储的数据来优化LLM的输入。
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Postgres可以通过pgvector扩展实现向量存储和处理。
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向量摄入过程需要使用小型LLM生成向量。
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使用小型LLM如MiniLM可以在本地运行，生成相对较小的向量。
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将文本转换为向量后，可以将其存储在Postgres数据库中。
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通过向量相似性检索，可以提高自然语言处理能力。
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使用Python脚本将数据插入数据库，并生成向量。
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设计查询以检索与用户问题相关的向量信息。
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Mixtral 7B模型被认为是当前表现最好的LLM之一。
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通过精确的提示模板，可以引导LLM专注于Postgres相关问题。
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AI助手的构建过程虽然复杂，但可以在短时间内实现。
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Postgres在数据库行业中因其可扩展性而处于领先地位。
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