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Awesome GitHub RepositoriesIn-Database Model Invocation
Executing machine learning model requests directly via SQL statements within the database engine.
Distinct from LLM SQL Querying: Distinct from LLM SQL Querying: focuses on calling models from SQL, not just using LLMs to generate or query SQL.
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- timescale/pgai
timescale/pgai
5,802在 GitHub 上查看pgai 是一个 PostgreSQL AI 工具包和框架，旨在将大语言模型和向量嵌入直接集成到数据库中。它充当了在标准数据库查询中执行机器学习模型请求和进行文本转 SQL 翻译的桥梁。 该项目提供了一个自动化的向量嵌入流水线，负责处理来自表和非结构化文档的文本加载、解析和分块。该系统利用后台工作进程在源数据发生变化时自动同步嵌入，并包含用于构建检索增强生成（RAG）应用和语义搜索引擎的专用工具。 该工具包涵盖了广泛的功能领域，包括利用 OCR 处理非结构化数据、创建将数据库模式映射到自然语言的语义目录，以及通过向量索引和结果重排序实现高性能相似度搜索。它还支持通过 SQL 调用外部模型，从而实现数据增强、分类和内容审核。
Enables executing external machine learning model requests and text-to-SQL translations directly within standard database queries.
PLpgSQL
