前几天看到一条新闻，PostgresML 融了 4.7M 美元种子轮🐣。这是凑上了可以蹭的几乎所有热点：Postgres，向量，数据库，Serverless，AI。
PostgresML -- PostgreSQL 扩展
PostgresML 是一个开源的 PostgreSQL 扩展，你能把机器学习（ML）模型无缝集成到你的 PostgreSQL 数据库，使用 SQL 查询对文本和表格数据进行训练和推理，这也大大降低了应用开发的复杂性。在人工智能爆发的时代，PostgresML 简化了对于基础设施要求，开发者们又能够集中精力回到打造应用程序了。比如你要开发一个由最近大火的 Auto-GPT（训练 ChatGPT 变成自主人工智能的项目）驱动的应用程序，就可以使用 PostgresML 作为它的一个内存后端。当然，你也可以直接用向量数据库，不过你需要调用 OpenAI 的 API 和一个数据库来存储和业务逻辑相关的数据，PostgresML 原生将向量嵌入等人工智能任务直接带到了数据库中，理论上来说用一个东西应该是比用两个更方便的。PostgresML 使用了 pgvector 扩展提供的向量数据类型来存储和索引嵌入，所以如果你正在使用 pgvector 的话，可以考虑快进到 PostgresML（现在还可以免费试用），看看它到底好不好用🤗。
PostgresML -- 公司
除了 PostgresML 扩展 (https://github.com/postgresml/postgresml)，PostgresML 公司还有一个产品：PgCat (https://github.com/postgresml/pgcat)，在 2022 年 2 月被开源，PgCat 是个 PostgreSQL 连接池 / 代理（PG 连接池这块应用最广的解决方案是 PgBouncer），支持分片、负载平衡、故障转移等等。看时间应该是先有了 PgCat 然后有了 PostgresML。小做了一些 stalking🕵️，PostgresML 的 CEO Montana Low 之前就在 PgCat 的一个用户 Instacart 上班，然后 22 年 4 月创立了 PostgresML。
What's Next?
PostgresML 整体都转向 AI，向量数据库，确实这是更加吸引眼球的表述，拿到融资也可以说一个阶段性的里程碑。或许做链接池的 PgCat 就是不够性感，也让我们拭目以待 pivot 后的 PostgresML 去进一步完善 Postgres 的向量支持，使得 PG 成为更加全面的数据库吧。16 年等待，再见 SQL Boy，这一次数据库交互形态彻底被颠覆了！
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