Polygres

Polygres是一个一体化数据库平台,由Evokoa构建和维护。它将PostgreSQL数据库转换为AI代理的内部搜索工具,结合了关系型、图和向量的能力。其重要性在于为AI代理提供了高效的搜索和数据检索解决方案,支持多类型查询,解决了传统数据库在AI应用中的一些痛点。主要优点包括:搜索速度快,能在毫秒内返回结果;无需担心模型上下文窗口限制,可处理海量数据;支持多种搜索方式,如全文搜索、图遍历、向量搜索等;使用开源引擎,用户可自由定制和扩展。该产品提供免费试用,用户可以快速部署托管实例或连接现有数据库。其定位是为AI开发者和数据科学家提供强大的数据库支持,助力他们开发更智能的AI应用。

需求人群:

["AI开发者:Polygres为AI代理提供了强大的内部搜索功能,开发者可以利用其多种搜索方式和高效的查询性能,快速获取所需数据,支持AI模型的训练和推理,提高开发效率。", "数据科学家:该产品支持对关系型、图和向量数据的混合查询,数据科学家可以更方便地进行数据挖掘和分析,从海量数据中发现有价值的信息。", "企业数据管理人员:Polygres能够将现有的PostgreSQL数据库转换为高效的搜索平台,企业数据管理人员可以利用其搜索功能,快速定位和获取所需数据,支持企业决策和业务运营。"]

使用场景示例:

在电商领域,AI客服可以使用Polygres搜索订单、支付记录和纠纷信息,快速回答客户关于订单失败原因的问题。

在医疗行业,研究人员可以利用Polygres搜索患者病历、基因数据和医学文献,辅助疾病诊断和治疗方案制定。

在金融领域,风险评估模型可以通过Polygres搜索客户的交易记录、信用评级和市场数据,评估客户的信用风险。

产品特色:

支持混合查询,将行、关系和嵌入信息整合在一个查询中,通过一次查询即可获取排名后的答案,提高数据检索效率。

具备全图引擎,能将数据库中的外键转换为编译图,实现多跳遍历、最短路径搜索和邻域搜索等功能,使数据关联查询更加高效。

提供十种搜索方式的AI原生搜索,每种方法都能同时对实时表进行搜索,并通过一次融合传递对所有命中结果进行重新评分,支持多种数据类型和搜索需求。

支持密集向量搜索,将嵌入信息存储在PostgreSQL内部的HNSW索引中,并进行量化处理以保持在内存中,能在毫秒内返回最近邻结果,加速数据检索。

支持稀疏和全文搜索,结合标量过滤器,能捕捉到嵌入信息单独无法命中的精确关键字、ID和代码,提高搜索的准确性。

具备发现和查找功能,可推荐相关行,展示代理可能未主动询问的信息,支持按组结果或通过键直接跳转到记录,方便用户发现潜在数据。

实现精确融合,将各个搜索通道的结果进行合并、去重和重新排名,最终输出一个排名列表,避免多个结果集的调和问题。

支持上下文组装,用户只需说明代理需要的信息,包括语义匹配、图遍历和标量过滤等条件,Polygres就能返回一个排名后的、适合代理的上下文块,简化数据处理流程。

使用教程:

步骤1:访问Polygres官网(https://polygres.com),点击“Create Account”创建账户。

步骤2:选择部署方式,可以选择在Polygres上托管数据库实例,或者连接现有的PostgreSQL数据库,如Supabase、Neon等。

步骤3:安装Polygres CLI,在终端中运行“pip install polygres-cli”。

步骤4:使用CLI管理项目,导入数据并运行查询。可以参考文档了解具体的命令和操作方法。

步骤5:编写代码调用Polygres的API进行数据检索。例如,使用Python SDK构建查询语句,获取所需的上下文信息。

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