PostgreSQL生态再添利器：Timescale最新推出了两款创新的开源扩展——pgvectorscale和pgai，喊话专用向量数据库：Watch your back！
性能和成本效率创新高
pgvectorscale扩展基于StreamingDiskANN索引和Timescale的统计二进制量化技术，在性能上取得了显著进步。基准测试显示，使用pgvectorscale的PostgreSQL在99%召回率下的近似最近邻查询中，延迟降低28倍，查询吞吐量提高16倍。pgvectorscale采用Rust语言开发，相较早期的C语言版本pgvector提供了更好的社区支持和性能。
提升AI应用开发
pgai则扩展简化了搜索和增强生成（RAG）应用的创建，使开发者可以在PostgreSQL内直接使用OpenAI的嵌入和聊天完成功能。这一集成使分类、摘要和数据增强等任务变得更加高效和易于实现。
成本效益与实际影响
这些扩展的最大优势之一是显著降低了成本。自托管PostgreSQL搭载pgvectorscale相较使用Pinecone可节省高达45倍的成本。例如，在AWS EC2上，PostgreSQL每月花费约835美元，而Pinecone的存储优化索引每月则需3241美元。
业界反响与未来展望
市场观察者们高度评价了这些新扩展对AI应用开发的潜在革命性影响。Timescale CEO Ajay Kulkarni则强调了将PostgreSQL打造成AI应用默认数据库的目标，简化数据架构，并使高性能AI工具的获取更加民主化。
小结
pgvectorscale和pgai扩展标志着AI和数据库技术应用迎来新的里程碑。通过在性能和成本方面大幅超越专用向量数据库，PostgreSQL有望成为AI工作负载的首选解决方案，开启高效且可扩展的AI应用开发新时代。
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https://www.marktechpost.com/2024/06/11/a-new-era-ai-databases-postgresql-with-pgvectorscale-outperforms-pinecone-and-cuts-costs-by-75-with-new-open-source-extensions/
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