Esta solução usa algoritmos de aprendizado de máquina sobre uma combinação de dados públicos e dados de clientes privados, anonimizados e combinados, para fazer julgamentos em tempo real sobre transações potencialmente arriscadas.No entanto, se pudéssemos obter a IA para ajudar com aplicativos reais, críticos e críticos de banco de dados, a equipe de TI corporativa estaria mais do que interessada.”Uma ótima opção é manter seu desenvolvimento de IA conectado a um banco de dados de objeto com base em SQL, com base em SQL, como o PostGres”.
Até recentemente, isso simplesmente não era possível.Basicamente, algo próximo a isso, ou mesmo o mesmo (“Encontre -me imagens, documentos ou pessoas assim”).Em termos técnicos, o PGVector agora pode fornecer normas vetoriais principais, como pesquisa de vizinho exata e aproximada mais próxima, distância L2, produto interno e distância cosseno.
