# \#postgres **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/postgres/387.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Reservoirs Lab, Postgres를 위한 VectorDB GUI 및 데이터 인사이트 App 🐘✨](https://discuss.pytorch.kr/t/reservoirs-lab-postgres-vectordb-gui-app/5740)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [12월 24, 2024, 11:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/reservoirs-lab-postgres-vectordb-gui-app/5740 "2024-12-24T11:30:17Z")
Reservoirs Lab 소개 벡터 데이터의 시각화 및 탐색은 딥러닝 모델이 생성한 임베딩 데이터를 활용하는 많은 애플리케이션에서 중요한 요소입니다. Reservoirs Lab은 Postgres 데이터베이스에 저장된 고차원 벡터 데이터를 쉽게 시각화하고, 메타데이터와 벡터 간의 관계를 비롯한 데이터 간의 유사성을 탐구할 수 있는 도구입니다. Electron 기반으로 설계된 이 애플리케이션은 로컬에서 실행되며, 데이터 프라이버시를 보장하면서도 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. Reservoirs Lab 프로젝트는 다음과 같은 배경에서 시작되었습니다: 임베딩 데이터의 중요성: 자연어 처리(NLP), 이미지 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 딥러닝 모델이 생성한 벡터 임베딩은 데이터의 의미론적 관계를 포착하는 중요한 역할을 합니다. 시각화와 탐색의 필요성: 벡터 임베딩을 단순히 저장하는 것만으로는 한계가 있습니다. 데이터의 구조적 특성을 이해하고, 클러스터링을 시각적으로 탐색할 수 있어야 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 개발자의 편의성: Reservoirs Lab은 설치 및 실행이 간단하며, 로컬 환경에서 모든 작업이 이루어져 데이터 프라이버시 문제를 해결합니다. 주요 기능 Postgres 데이터베이스 연결: Reservoirs Lab은 사용자가 입력한 연결 문자열(Connection String)을 사용해 Postgres 데이터베이스에 바로 연결합니다. 데이터는 원격 서버로 전송되지 않으며, 로컬 환경에서 안전하게 작업이 진행됩니다. 벡터 데이터 시각화: 고차원 벡터 데이터를 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection) 알고리즘을 사용해 2차원 또는 3차원으로 축소합니다. UMAP은 벡터 간의 유사성을 유지하면서 데이터를 시각적으로 탐색할 수 있도록 돕습니다. 코사인 유사도 기반 탐색: 특정 데이터 포인트를 클릭하면 해당 포인트와 코사인 유사도(Cosine Sim… --- ## [\[GN⁺\] Postgres.new: AI 인터페이스를 갖춘 브라우저 내 Postgres](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-postgres-new-ai-postgres/5038)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [8월 14, 2024, 3:50오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-postgres-new-ai-postgres/5038 "2024-08-14T03:50:33Z")
Postgres.new 소개 브라우저에서 직접 실행되는 Postgres 샌드박스로, AI 지원을 제공 무제한의 Postgres 데이터베이스를 즉시 생성 가능(곧 S3에도 배포 가능해짐) 각 데이터베이스는 대형 언어 모델(LLM)과 페어링되어 다양한 흥미로운 사용 사례를 제공함: CSV 파일 드래그 앤 드롭으로 테이블 생성 보고서 생성 및 내보내기 차트 생성 데이터베이스 다이어그램 작성 모든 작업은 브라우저 내에서 로컬로 수행됨 사용 데모 CSV 파일을 빠르게 쿼리하고 시각화하고 싶을 때 ChatGPT를 사용해 SQL을 작성하고 실제 데이터베이스에서 실행해 보고 싶을 때 새로운 프로젝트를 계획하고 데이터베이스 설계를 AI에게 맡기고 싶을 때 작동 방식 모든 쿼리는 브라우저 내에서 실행됨 PGlite 덕분에 가능해짐. Postgres의 WASM 버전으로, 브라우저에서 직접 실행 가능함 개발 동기 AI 기반 개발: Postgres와 AI의 상호작용을 재구상함 Postgres 샌드박싱: 브라우저에서 빠르고 일회성으로 실행 가능 저렴한 데이터베이스: 저렴한 비용으로 많은 데이터베이스를 제공할 수 있는 잠재력 기능 및 작동 방식 AI 어시스턴트 PGlite와 GPT-4o를 페어링하여 데이터베이스에 대한 완전한 권한을 부여함. AI가 여러 작업을 연속적으로 수행할 수 있어 더 인간적인 느낌을 줌. CSV 가져오기 및 내보내기 CSV 파일을 드래그 앤 드롭하여 자동으로 테이블 생성. AI가 CSV의 헤더와 샘플 행을 분석하여 데이터 유형을 결정함. SQL 오류가 발생하면 AI가 자체적으로 수정 시도. 차트 "chart"라는 단어를 메시지에 추가하면 AI가 적절한 쿼리를 실행하고 차트를 생성함. Chart.js를 사용하여 차트를 렌더링함. ER 다이어그램 및 마이그레이션 AI가 CREATE 및 ALTER 문을 생성하여 실제 데이터베이스에서 ER 다이어그램을 생성함. 브라우저 호환 버전의 postgres-… --- ## [Korvus: RAG 파이프라인을 통합 검색 SDK (feat. PostgresML)](https://discuss.pytorch.kr/t/korvus-rag-sdk-feat-postgresml/4826)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [7월 14, 2024, 12:06오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/korvus-rag-sdk-feat-postgresml/4826 "2024-07-14T12:06:36Z")
Korvus 소개 Korvus는 PostgresML팀이 개발한 오픈소스 RAG 파이프라인입니다. RAG는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)의 약자로, 검색을 통해 관련 데이터를 찾아와 생성 모델에 입력하여 더 나은 결과를 생성하는 기술입니다. Korvus는 Postgre 위에 구축되어 있으며 Python, JavaScript, Rust와 같은 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. Korvus의 가장 큰 장점은 복잡한 RAG 작업을 단일 SQL 쿼리로 실행할 수 있다는 점입니다. 이는 외부 서비스와 API 호출의 필요성을 없애고, 지연 시간과 복잡성을 크게 줄여줍니다. Korvus를 사용하려면 pgml 및 pgvector가 설치된 Postgres 데이터베이스가 필요합니다. 또한, Korvus는 기존의 RAG 솔루션과 비교하여 몇 가지 큰 차별점을 가지고 있습니다: Postgres-Native RAG: Postgres의 강력한 기능을 활용하여 복잡한 RAG 작업을 데이터베이스 내에서 직접 수행합니다. 이는 외부 서비스와 API 호출의 필요성을 없애고, 지연 시간과 복잡성을 크게 줄여줍니다. 단일 쿼리 효율성: Korvus는 임베딩 생성부터 텍스트 생성까지의 전체 RAG 파이프라인을 단일 SQL 쿼리로 실행합니다. 이 "하나의 쿼리로 모든 것을 해결"하는 접근 방식은 아키텍처를 단순화하고 성능을 향상시킵니다. 확장성 및 성능: Postgres를 기반으로 구축된 Korvus는 데이터가 증가함에 따라 뛰어난 확장성과 성능을 유지합니다. 주요 기능 간소화된 아키텍처: 복잡한 서비스 지향 아키텍처를 단일 강력한 쿼리로 대체합니다. 고성능: API 호출과 데이터 이동을 최소화하여 더 빠른 처리와 높은 신뢰성을 제공합니다. 오픈소스: MIT License로 공개된 오픈소스 소프트웨어와 로컬 Docker에서 실행되는 모델로 개발자 경험을 개선합니다. 다양한 언어 지원: Python, Jav… --- ## [\[TLDR\] 오늘의 AI 뉴스, 2023-05-26: OpenAI, EU에서 철수 고려 중🇪🇺, 마이크로소프트, AI 규제 촉구⚖️, 강화 학습을 통한 디퓨전 모델⚙️](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-05-26-openai-eu-ai/1649)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [5월 27, 2023, 10:09오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-05-26-openai-eu-ai/1649 "2023-05-27T10:09:01Z")
파이토치 한국 사용자 모임에서는 TLDR 뉴스레터의 승인을 받아 AI 소식을 DeepL로 번역하여 전합니다. :star\_struck: 더 많은 AI 소식 및 정보를 공유하고 함께 성장하고 싶으시면 파이토치 한국 사용자 모임에 방문해주세요! :robot: :rocket: 주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches OpenAI, EU에서 철수 고려 중 / OpenAI May Leave The EU (1 minute read) OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 수요일에 회사가 곧 시행될 유럽연합의 인공지능 규정을 준수할 수 없다면 유럽을 떠나는 것을 고려할 수 있다고 말했습니다. OpenAI CEO Sam Altman said on Wednesday the company might consider leaving Europe if it could not comply with the upcoming AI regulations by the European Union. Microsoft, AI 규제 촉구 / Microsoft Calls For AI Regulation (2 minute read) Microsoft Corp.는 가장 강력한 AI 도구를 운영하기 위한 인공 지능 및 라이선스 요건을 규제하기 위해 새로운 미국 기관을 요구하고 있다고 회사 사장 Brad Smith가 목요일에 말했습니다. Microsoft Corp. is calling for a new US agency to regulate artificial intelligence and licensing requirements to operate the most powerful AI tools, company President Brad Smith said Thursday. AI Canon (Resources) 최신 AI에 대해 더 똑똑해지기 위해 a16z에서 사용하는 엄선된 리소스 목록입니다. A curated list of resources used b…