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https://postgresml.org/chatbot

讨论总结

本次讨论主要围绕PostgresML团队开发的在Postgres数据库中直接使用开源模型进行RAG的演示展开。讨论内容涵盖了该演示的性能优势、技术细节、如何使用自己的数据集和Llama3服务器进行推理，以及相关的SDK和文档链接。此外，讨论还涉及了用户对安装方式的困惑，以及对未来AI在SQL查询和内部API应用的展望。整体氛围技术性强，用户之间互动积极，既有技术细节的深入探讨，也有对未来技术发展的期待。

主要观点

  1. 👍 PostgresML团队开发了一个在Postgres数据库中直接使用开源模型进行RAG的演示。
    • 支持理由：该演示展示了在数据库内部进行机器学习的性能优势，并邀请社区成员提供反馈和技术细节的提问。
    • 反对声音：暂无明显反对声音，但有用户对安装方式表示困惑。
  2. 🔥 PostgresML允许在数据库中进行嵌入生成和文本生成，并且可以在任何地方进行推理。
    • 正方观点：PostgresML提供了高度的自定义性和灵活性，支持多种默认嵌入模型，并且可以与HuggingFace上的任何模型兼容。
    • 反方观点：有用户对安装过程表示困扰，希望有更简便的安装方式。
  3. 💡 AI将使人们不再需要手动编写SQL查询。
    • 解释：随着AI技术的发展，人们将不再需要手动编写SQL查询，AI将能够根据上下文自动生成查询。

金句与有趣评论

  1. “😂 AdHominemMeansULost：Leaving a comment to read this when I’m home because I always forget saved posts”
    • 亮点：展示了用户之间的互助和幽默感。
  2. “🤔 phovos：I told him ‘you will never have to write an sql query again.’”
    • 亮点：表达了对未来AI在SQL查询方面应用的期待。
  3. “👀 PostgresML：The cloud SAAS type thing is just our various open-source extensions packaged together in a managed Postgres service that comes with GPUs. So no futzing with extensions.”
    • 亮点：解释了云服务的优势，即无需手动安装扩展。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对PostgresML的技术演示表现出浓厚的兴趣和期待。主要分歧点在于安装方式的简便性，部分用户对本地安装的复杂性表示困扰。可能的原因是技术门槛较高，用户希望有更简便的解决方案。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来AI在SQL查询和内部API应用的可能性。
  • 潜在影响：随着AI技术的发展，数据库内机器学习和自动化查询将成为主流，可能改变现有的数据处理和分析方式。

详细内容：

标题：Postgres 学会 RAG：数据库内的维基百科问答与热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于“Postgres Learns to RAG: Wikipedia Q&A using Llama 3.1 inside the database”的帖子引发了众多关注。该帖子提供了链接https://postgresml.org/chatbot，截至目前，已收获了大量的评论和互动。

这一话题主要围绕着在 Postgres 数据库中使用开源模型实现 RAG 功能的演示展开，探讨了其技术细节、潜在优势与不足。有人好奇如果有自己的数据集，如 100k 条描述呼叫中心联系人的 JSON 记录或大型传统常见问题数据集，该如何着手利用该技术，是否可以使用自己的 llama3 服务器进行推理和文本生成。还有人将其与类似的 pgai 进行比较，询问解决方案是否允许在数据库外的硬件上进行推理。另外，关于嵌入模型的更换、默认模型以及支持的端点等问题也被提出。

有用户称赞这看起来很棒，并希望了解更多关于开始使用的细节。也有用户提出能否用通俗易懂的方式解释，这究竟是无需额外安装扩展的 Postgres 内置向量实现，还是又一个需要安装的扩展，以及是本地安装还是云服务类型。还有用户分享了向父亲介绍相关技术时的经历，并表示非常期待这类技术的发展。

总的来说，大家对于这一技术充满兴趣，同时也提出了各种疑问和思考，比如如何更好地适应不同的需求，以及在实际应用中可能面临的挑战等。希望随着讨论的深入，能够对这一创新技术有更清晰的认识和理解。