Timescale, bugün duyurulan yeni yapay zeka özellikleriyle kendi adını taşıyan açık kaynak veritabanı platformunu daha da ilerletmeyi hedefliyor.
Timescale, açık kaynak PostgreSQL ilişkisel veritabanına dayalı bir zaman serisi veritabanı (TSDB) teknolojisi olarak 2017 yılında kurulmuştur. Zaman serisi verileri ve vektörlerin birleşimi, şirketler için gerçek değer taşımakta ve Geri Alım Destekli Üretim (RAG) ile üretken yapay zeka uygulamalarını olanaklı kılmaktadır. Bu nedenle, Timescale bu yıl özellikle vektör yeteneklerini ilerletmekte. Haziran ayında, şirket pgvectorscale ve pgai çabalarını duyurarak, gelişmiş vektör veritabanı yeteneklerini Timescale’in veritabanı platformuna entegre etti. Şimdi Timescale, veritabanı içinde doğrudan gömüler oluşturan ve senkronize eden yeni pgai Vectorizer geliştirici aracı ile bir adım daha ileri gitmeyi hedefliyor. Açık kaynak bir teknoloji olan pgai vectorizer, herhangi bir PostgreSQL veritabanı kullanıcısı tarafından üretken yapay zeka uygulamalarını mümkün kılabilecek potansiyele sahiptir.
Zaman serisi verileri ve vektör veritabanı teknolojisinin kesişimi
Zaman serisi verileri ve vektör veritabanı teknolojisinin kesişimi, Timescale için bir odak noktasıdır.
Kulkarni, bu iki veri tipinin örtüşen ve çeşitli uygulamalarda birlikte kullanılabileceğini açıkladı. Bugün Timescale’in, veritabanını sadece zaman serisi için kullanan müşterileri olduğu gibi sadece vektörler için kullanan müşterileri de bulunduğunu belirtti. Zaman serisi ve vektör verilerinin kesişimi, zaman serisi verilerin zamansal yönünü ve vektör aramasının anlamsal yeteneklerini bir araya getiren kullanım durumlarına olanak tanımaktadır. Erken vektör müşterileri arasında elektrikli araç başlangıç şirketi Lucid Motors yer almaktadır. Kulkarni, Lucid’in, zaman damgası olan görüntülerde vektör araması yaptığını ve görüntülerin değerinin zamanla azaldığı durumları belirtti.
Amaç, yapay zeka için vektör veritabanı yönetimini kolaylaştırmak
Yeni pgai Vectorizer, Haziran ayında başlatılan pgai çabalarının bir uzantısıdır. Bu çabanın ilk parçası, Timescale kullanıcılarının yapay zeka model entegrasyonunu doğrudan PostgreSQL’e getirmesine olanak tanır.
Yeni pgai Vectorizer, gömü yönetimini geleneksel veritabanı işlemleri kadar kolay hale getirmeyi amaçlamaktadır. Bu açık kaynak araç, geliştiricilere basit SQL komutlarıyla birden çok metin sütunu arasında gömüler oluşturup yönetme imkanı sağlar ve temel veriler değiştikçe senkronizasyonu otomatik olarak sağlar. Farklı yapay zeka modellerinin kolay test edilmesine, dağıtılmasına ve hizmetler arasında geçiş yapılmasına olanak sağlar.
pgai Vectorizer, Haziran 2024’te başlatılan Timescale’in var olan vektör veritabanı teknolojilerine dayanmaktadır. Şirketin pgvectorscale uzantısı, açık kaynak pgvector vektör veritabanı uzantısına dayanmaktadır. AWS ve Google gibi birçok satıcı, PostgreSQL’e vektör veritabanı yetenekleri sağlamak için pgvector’ü kullanmaktadır.
RAG’den öteye, vektör veritabanı işlemleri için ajansal yapay zekaya bakış
Kulkarni, pgai Vectorizer’ın, Haziran ayında duyurulan pgvectorscale uzantısı gibi açık kaynaklı olduğunu ve böyle kalacağını vurguladı. Teknolojiyi açık kaynak tutarak, kullanıcı ve katkı yapıcı topluluğunu büyütmeyi umduğunu belirtti.
Şirket, ileriye dönük olarak pgai Vectorizer’ı daha geniş bir yapay zeka stratejisinin bir parçası olarak görüyor.
“Temelde, veritabanınızın içinde RAG’yi bir hizmet olarak oluşturuyoruz,” dedi. “Ancak RAG ile sınırlı kalmıyor, ‘ajanlar’a bakıyoruz.”
