Where AI Factory runs#
EDB Postgres® AI は、AI搭載アプリケーションとインテリジェントデータ製品を構築および運用するためのスケーラブルなモジュール式プラットフォームを提供します。 あなたのデータ から始まり、 データベース で、 あなたのデータで実行されますセンターまたはクラウド環境 。 EDB PG AIは、最初にHybrid Manager™用に設計されています。 ほとんどの機能は Hybrid Manager’s AI Factory 内で配信および管理され、そこで統合されたコントロールプレーン、ガバナンス、およびオブザーバビリティを取得します。ライセンスでサポートされている場合、ハイブリッドマネージャーの外部で選択したコンポーネント、特にPostgres拡張機能とAI DB AIDBを実行することもできます。
その中核では、 EDB Postgres® AI EDB PG AIは、 ソブリンAI を有効にするように設計されており、企業境界内で管理される、信頼できるPostgresデータに基づいてインテリジェンスを構築できます。モデル、パイプライン、ベクターインデックス-すべてはあなたによって管理および制御されます。
EDB PG AIを使用すると、次のことができます。
**Gen AI agents** と、エンタープライズ知識と **Hybrid Manager** の主権Postgresデータを活用した会話エクスペリエンスを構築して実行します
構造化および非構造化ソースで **vector search** および 取得拡張生成RAG を実行する
多様なソースからデータを取り込み、処理、および分類する **document intelligence pipelines** を作成します
GPUアクセラレーションとエンタープライズオブザーバビリティを使用した、スケーラブルな Model Serving Reference Manual の展開
AI駆動のクエリパターンと **vector-native capabilities** を使用してPostgresを拡張する
Postgres、EDB Lakehouse、およびその他のEDB統合プラットフォーム全体でAIと分析をシームレスに組み合わせる
チームと環境に適切なオペレーティングモデルを選択します。
ハイブリッドマネージャー推奨ハブ AI Factory in Hybrid Manager を使用して、Postgres、パイプライン、ベクトル検索、モデル提供、およびGen AI全体でAIワークロードをプロビジョニング、管理、および観察します。
外部ハイブリッドマネージャー選択したコンポーネント Vector Engine (PGvector) 、 Pipelines and data preparation 、またはAI DB AIDB 使用可能な場合は、互換性のあるプラットフォームでPostgresに焦点を当てた機能を実行します。
ハイブリッドマネージャーの外部で動作している場合、クラスターのライフサイクル、セキュリティ、およびオブザーバビリティを所有します。展開する前に、ターゲットプラットフォームの互換性、パフォーマンス、およびライセンスを検証します。
前提条件#
必要なものは、実行する場所によって異なります。
ハイブリッドマネージャーの使用 AI Factoryが有効になっており、Gen AI、モデル提供、ベクター検索に必要な資格を備えたハイブリッドマネージャーインスタンスへのアクセス。 AI Factory in Hybrid Manager を参照してください。
ハイブリッドマネージャーの外部で実行されているコンポーネント 拡張機能とAIDB用にサポートされているPostgres環境、および該当する場合に機能するパイプラインとモデルに必要なインフラストラクチャ。
正確なコンポーネントのサポートハイブリッドマネージャーの外部、最小バージョン、およびライセンス境界については、EDB代表およびプラットフォーム所有者と調整してください。
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なぜソブリンAIなのか?#
EDB PG AIを使用すると、データの所有権、セキュリティ、ガバナンス要件を尊重する ソブリンAIソリューション を作成できます。
PostgresデータベースとEDB分析レイクで あなたのデータ を操作します
あなたの制御の下で モデル をトレーニングして提供します - 不透明なサードパーティAPIは必要ありません
必要な場所 に展開します — ハイブリッドマネージャー、オンプレミスデータセンター、またはクラウドテナント
AI、分析、および運用データを統合された管理対象アーキテクチャに統合する
AIワークロードのライフサイクル全体を監査、監視、および制御します取り込みから推論まで
EDB PG AIは、 Postgres、最新のAIパイプライン、およびフルガバメントアーキテクチャで提供されるスケーラブルモデルを組み合わせることにより、 信頼またはコンプライアンスを損なうことなく AIイノベーションのロックを解除するのに役立ちます。
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あなたが構築できるもの#
EDB PG AIは、Postgresを中心に使用して、 信頼できるデータの上に インテリジェントなアプリケーションとシステムを作成できるように設計されています。
以下をビルドできます。
Gen AIおよびPostgresネイティブを搭載した エンタープライズナレッジアシスタント **vector search**
構造化、半構造化、非構造化データを統合する AI搭載の検索ポータル
**Pipelines** 、OCR、要約、分類、および抽出を使用した ドキュメント処理パイプライン
Knowledge Bases Reference Manual で構築された、内部ユーザーと外部顧客の両方のための 会話アプリケーション
検索、レコメンデーション、NLP、ビジョンのための Model Serving Reference Manual を公開する AI搭載データアプリ
ビジネスシステムとワークフローに埋め込まれた インテリジェントオートメーション - データによって駆動されます
Postgres、Lakehouse、Gen AIを組み合わせて信頼できる回答を提供する RAGアーキテクチャ
詳細な例と解決策パターンについては、 AI Factory Use Cases および Industry Solutions with AI Factory を参照してください。
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道を選択してください#
目標に基づいてこれらのエントリポイントを使用しますDiataxis
コンセプトとアーキテクチャ Gen AI Builder Concepts (Assistants, Knowledge, Tools, Threads)
ハウツーガイド Gen AI How-To Guides および How-To Deploy AI Models from Model Library
チュートリアルと学習 Learning Paths — 101、201、および301
リファレンス Gen AI reference 、 Model Serving Reference Manual 、 Vector Engine (PGvector) 、および Pipelines and data preparation
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対象者、および開始方法#
EDB PG AIは、 コアPostgresと分析資産 の上にAIアプリケーションとシステムを構築したい データドリブン組織 にサービスを提供します。
Gen AIアプリとインテリジェントなデータエクスペリエンスを構築する 開発者
データエンジニア **Pipelines** 、 **vector search** 、およびハイブリッドデータの準備を管理する
管理されたPostgres統合環境内で Model Serving Reference Manual を使用してモデルを運用化する AIエンジニア
大規模なAI +分析ソリューションをデザインする データアーキテクト
エンタープライズグレードの制御と監査可能性を求める ITリーダーとセキュリティチーム
始めるのは簡単です。
Learning Paths を探索して、基礎的なスキルを構築
Knowledge Bases Reference Manual および Assistants Reference Manual を使用して ナレッジベース と アシスタント の構築を開始する
最初の Model Serving Reference Manual を展開し、Postgresクエリーと統合する
**pipelines** および **vector search** をビルドして、信頼できるデータに基づいてインテリジェントアプリケーションを強化する
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コア機能#
EDB PG AIの各機能領域を探索します。
Gen AIワークロード#
Gen AI Workloads — 機能の概要
Assistants Reference Manual — ビルドアシスタント、ツール、構造、およびルールセット
Knowledge Bases Reference Manual — ナレッジベースとデータレイクの管理
アセットライブラリーとモデル提供#
Model Library Reference Manual — モデルとAIアセットの管理とガバナンス
Model Serving Reference Manual — モデル推論サービスの展開とスケーリング
パイプラインとベクターエンジン#
Pipeline Capabilities — ドキュメントインテリジェンスとベクトル化のためのパイプラインを構築する
Vector Engine (PGvector) ベクトル検索とAI駆動のクエリパターンをPostgresに統合する
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EDB PG AIとアナリティクス#
EDB PG AIは、 **EDB Analytics ecosystem** と深く統合されています。
AIを活用した検索とインサイトのために構造化データと非構造化データを組み合わせます
Gen AIエージェントにフィードするレイクハウス支援のRAGパイプラインを構築する
PostgresおよびLakehouseデータとともにベクトル埋め込みをネイティブに保存および照会
Postgres拡張機能、分析エンジン、AIサービスを活用するハイブリッドAI +分析ソリューションを作成します。すべてEDB PG AI内で管理されます
これにより、真の データ駆動型AI が可能になります。ここでは、最高の操作データ、トランザクションデータ、分析データがAIシステムを強化します。
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学んで構築する#
次のリソースを使用して、さらに詳しく説明します。
AI Factory Explained — EDB PG AIのアーキテクチャとコンポーネントを理解する
Gen AI How-To Guides — EDB PG AIソリューションを構築するための実践ガイド
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EDB PG AIソリューションを構築する#
次の1つ以上の手順から今日を始めてください。
Agent Studioを使用して最初の Assistants Reference Manual をビルドする
Gen AI Builderで Knowledge Bases Reference Manual を展開し、RAGと統合
最初の Model Serving Reference Manual を起動します
ドキュメントインテリジェンス用に **Data Pipelines** を作成します
Postgresに **Vector Search** を追加
エンドツーエンドのパターンとアーキテクチャガイダンスについては、 AI Factory Use Cases および Industry Solutions with AI Factory を参照してください。
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EDB PG AI は、 自分自身が管理するデータに、データセンターまたはクラウドで AI搭載ソリューションを構築するための強力なモジュール基盤を提供します。
今日から構築を開始します。