Je vais configurer la base de données vectorielle Supabase pour la mémoire à long terme de vos applications AI

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Bareera Saleem

Pakistan

Je parle Ourdou, Anglais

Développeur IA

Je propose des solutions de programmation sur mesure, développement de bases de données, services AI, agents AI intelligents et workflows AI automatisés qui aident les entreprises à gagner du temps et...
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À propos de ce service

Une IA sans mémoire n’est qu’une calculatrice. Donnez un cerveau à votre application.

Je me spécialise dans la configuration de Supabase Vector, la norme open-source de l’industrie pour la mémoire AI. Que vous construisiez un chatbot, un système de recommandation ou un moteur de recherche sémantique, vous avez besoin d’un endroit pour stocker les "Embeddings" (données vectorielles).

Ce que je fais :

1.    Configuration de la base de données : Activer l’extension pgvector et configurer une sécurité de niveau de ligne (RLS) sécurisée.

2.    Pipeline d’embedding : Écrire les fonctions Edge pour convertir vos textes/images en vecteurs (en utilisant OpenAI ou Cohere).

3.    Logique de recherche : Rédiger des requêtes SQL performantes pour trouver instantanément du contenu "similaire".

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Type de base de données:

Base de données réseau

•

Autres

Plateforme:

db2

•

PostgreSQL

Expertise:

Big data

•

Centre de données

•

SQL

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