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深入了解 pgai 的功能与特性
pgai 让您能够直接在 PostgreSQL 中开发 RAG、语义搜索和其他 AI 应用程序
pgai 简化了使用 PostgreSQL 构建搜索、检索增强生成（RAG）和其他 AI 应用程序的过程。它补充了 PostgreSQL 中用于向量搜索的流行扩展，例如 pgvector 和 pgvectorscale，以进一步提升其功能。
概述
pgai 的目标是让开发人员更轻松地使用 AI。由于数据是大多数 AI 应用程序的基础，pgai 使您能够更轻松地在 AI 工作流中利用数据。具体来说，pgai 支持以下功能：
处理从您的数据生成的嵌入：
- 自动创建并同步数据的向量嵌入 （了解更多）
- 使用向量和语义搜索查询您的数据 （了解更多）
- 在单个 SQL 语句中实现检索增强生成 （了解更多）
- 使用 pgvectorscale 对大量向量工作负载执行高性能、经济高效的近似最近邻搜索，该功能补充了 pgvector。
利用大语言模型进行数据处理任务：
- 从如 Claude Sonnet 3.5、OpenAI GPT4o、Cohere Command 和 Llama 3（通过 Ollama）的模型中获取大语言模型聊天完成 （了解更多）
- 基于现有 PostgreSQL 关系数据进行分类、总结和数据丰富化 （查看示例）。
了解更多关于 pgai 的信息： 想了解关于 pgai 扩展的更多信息以及我们构建它的原因，请阅读 pgai：为 PostgreSQL 开发者提供 AI 工程超级能力。
贡献：我们欢迎对 pgai 的贡献！有关更多信息，请参阅 页面。