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让PostgreSQL成为更优秀的AI数据库
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
Timescale推出了pgai和pgvectorscale两个开源扩展，旨在提升PostgreSQL在AI应用中的表现。pgvectorscale增强了向量搜索性能，支持更大规模的AI应用；pgai则简化了AI工作流，支持直接在数据库中创建OpenAI嵌入。这些扩展使开发者能够更高效地构建AI应用，降低了对独立向量数据库的需求。
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关键要点
- Timescale推出了pgai和pgvectorscale两个开源扩展，旨在提升PostgreSQL在AI应用中的表现。
- pgvectorscale增强了向量搜索性能，支持更大规模的AI应用，提供更高效的嵌入搜索和成本效益存储。
- pgai简化了AI工作流，支持直接在数据库中创建OpenAI嵌入，帮助开发者更容易地构建AI应用。
- 这两个扩展使开发者能够更高效地构建AI应用，降低了对独立向量数据库的需求。
- pgvectorscale的初始版本包括StreamingDiskANN和统计二进制量化（SBQ）两项创新，显著提高了性能。
- pgai允许开发者在PostgreSQL中直接进行嵌入创建和模型完成，简化了从概念验证到生产的开发过程。
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延伸问答
pgai和pgvectorscale的主要功能是什么？
pgai简化了AI工作流，支持直接在数据库中创建OpenAI嵌入；pgvectorscale增强了向量搜索性能，支持更大规模的AI应用。
使用pgvectorscale有什么性能优势？
pgvectorscale在处理50百万个Cohere嵌入时，能实现28倍更低的p95延迟和16倍更高的查询吞吐量，且成本降低75%。
pgai如何帮助开发者构建AI应用？
pgai允许开发者在PostgreSQL中直接进行嵌入创建和模型完成，简化了从概念验证到生产的开发过程。
pgvectorscale的创新技术有哪些？
pgvectorscale的初始版本包括StreamingDiskANN和统计二进制量化（SBQ），显著提高了向量搜索性能。
为什么PostgreSQL被认为是未来AI应用的基础？
PostgreSQL拥有丰富的扩展生态系统和社区支持，能够满足开发者对AI数据库的需求，简化数据架构。
如何安装pgai扩展？
可以通过命令`create extension if not exists ai cascade;`来安装pgai扩展，同时会自动安装pgvector。
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