È stato rilasciato l'estensione pg-jev per la filtrazione dei dati in PostgreSQL tramite AI

I sviluppatori hanno presentato pg-jev — un'estensione per il database PostgreSQL, che consente di eseguire ricerche semantici, classificazioni e ranking di stringhe utilizzando il linguaggio naturale. Lo strumento integra le funzionalità del modello Jev direttamente nelle query SQL, garantendo l'elaborazione dei dati senza la necessità di esportarli in sistemi esterni.

Per utilizzare l'estensione è necessario avere installato l'interprete plpython3u, che consente l'interazione tra l'ambiente SQL e gli script Python. L'utente deve fornire una chiave API per accedere alle risorse di calcolo del modello. Il processo di filtraggio avviene tramite la trasmissione di una query testuale, che viene convertita in condizioni logiche per la selezione dei dati dalle tabelle.

La funzionalità di pg-jev è orientata alle attività in cui è richiesta una ricerca fuzzy o una categorizzazione complessa di record, che sono difficili da implementare con gli strumenti standard SQL. Lo strumento consente di utilizzare il linguaggio naturale per formare i criteri di filtraggio, riducendo il tempo necessario per scrivere espressioni regolari complesse o condizioni WHERE a più livelli.

La soluzione estende le possibilità di lavoro con dati non strutturati all'interno dei database relazionali. L'utilizzo di plpython3u rende lo strumento accessibile per la distribuzione in ambienti standard PostgreSQL, in cui è consentita l'esecuzione di procedure Python. Ciò semplifica l'integrazione delle funzioni AI nei sistemi backend esistenti senza modificare l'architettura di archiviazione dei dati.