PostgreSQL. - страница 9

Интерпретатор PL-SQL. Добавление в PostgreSQL нового языка программирования

Здравствуйте! Меня зовут Алексей Калинин. Это вторая моя статья, посвященная разработанному мною Интерпретатору. На просторах интернета мне встретилась вот эта интересная статья, в которой автор описал возможности расширения функциональности БД PostgreSQL. После ее прочтения я решил попробовать встроить разработанный мною интерпретатор в БД PostgreSQL (тем более сам автор статьи предлагал это попробовать). За одно и проверить две вещи: легко ли добавить новый язык (новое расширение) в PostgreSQL

продолжить чтение

Рынок труда ML-специалистов в 2025 году: востребованные навыки и карьерные треки

В одном из недавних интервью Марк Цукерберг заявил

продолжить чтение

Postgresso #1 (74)

Защитите Postgres от квантов!Why quantum-safe PostgreSQL is critical todayТолько свыклись с мыслью о сосуществовании с LLM, и нате - новая напасть! Как сделать Postgres непробиваемым для квантов? Как, уже и об этом пора думать? Автор - Тимоти Стюард (Timothy Steward) - считает, что да, пора. Статья в блоге Fujitsu Fastware

продолжить чтение

Что нового в Postgres Pro Enterprise 17: от Proxima до интеллектуального управления данными

Объём статьи не позволяет детально описать все новшества вышедшей версии Postgres Pro Enterprise 17, поэтому мы решили опубликовать краткий обзор со ссылками на более детальную информацию.Proxima — три в одном для масштабирования и производительности

продолжить чтение

Разворачиваем Langfuse в Kubernetes: open-source альтернатива Langsmith

Привет, Хабр! Меня зовут Арсений @kazars24, я студент 2 курса магистратуры Talent Hub и ML инженер в компании Вита. Последнее время я активно занимаюсь разработкой LLM-приложений, и в процессе работы столкнулся с необходимостью их мониторинга. После долгих поисков и экспериментов я нашел отличное решение — Langfuse, о котором сегодня и поговорим.Почему Langfuse, а не Langsmith?

продолжить чтение

pg_auto_embeddings — считаем эмбеддинги для текста прямо в Postgres, без экстеншенов

У вас есть PostgreSQL база, где хранится множество текстовых данных. Вы хотите использовать векторные представления (embeddings), к примеру, от OpenAI, чтобы построить систему рекомендаций, улучшенный поиск или реализовать RAG для работы с LLM. Но при этом ставить расширения (extensions) не хочется, а может, и вовсе нельзя — например, в облачных Managed PostgreSQL зачастую нет нужных прав.pg_auto_embeddings

продолжить чтение

1...456789