Postgres.new - AI इंटरफ़ेस के साथ ब्राउज़र के अंदर Postgres

• AI सपोर्ट के साथ ब्राउज़र में सीधे चलने वाला Postgres sandbox
• अनलिमिटेड Postgres databases तुरंत बनाए जा सकते हैं (जल्द ही S3 पर भी deploy करना संभव होगा)
• हर database को एक large language model (LLM) के साथ pair किया जाता है, जिससे कई दिलचस्प use cases मिलते हैं:
  • CSV फ़ाइल को drag-and-drop करके table बनाना
  • रिपोर्ट बनाना और export करना
  • charts बनाना
  • database diagrams तैयार करना
• सारा काम ब्राउज़र के अंदर लोकली किया जाता है

उपयोग डेमो

• जब आप CSV फ़ाइलों को जल्दी query और visualize करना चाहते हों
• जब आप ChatGPT से SQL लिखवाकर उसे असली database पर चलाकर देखना चाहते हों
• जब आप कोई नया project plan कर रहे हों और database design AI को सौंपना चाहते हों

यह कैसे काम करता है

• सभी queries ब्राउज़र के अंदर चलती हैं
• यह PGlite की वजह से संभव है। यह Postgres का WASM version है, जो सीधे ब्राउज़र में चल सकता है

बनाने की प्रेरणा

1. AI-आधारित development: Postgres और AI के interaction को फिर से सोचा गया
2. Postgres sandboxing: ब्राउज़र में तेज़ और one-off execution संभव
3. कम-लागत databases: बहुत कम लागत पर बड़ी संख्या में databases उपलब्ध कराने की संभावना

फीचर्स और उनका काम करने का तरीका

AI assistant

• PGlite और GPT-4o को pair करके AI को database पर पूरा अधिकार दिया जाता है।
• AI कई tasks को लगातार कर सकता है, जिससे अनुभव अधिक मानवीय लगता है।

CSV import और export

• CSV फ़ाइल को drag-and-drop करते ही अपने-आप table बन जाती है।
• AI CSV के headers और sample rows का विश्लेषण करके data types तय करता है।
• SQL error आने पर AI खुद उसे ठीक करने की कोशिश करता है।

Charts

• message में "chart" शब्द जोड़ने पर AI उपयुक्त query चलाकर chart बना देता है।
• Chart.js का उपयोग करके charts render किए जाते हैं।

ER diagrams और migrations

• AI CREATE और ALTER statements बनाकर असली database से ER diagram तैयार करता है।
• postgres-meta के browser-compatible version का उपयोग करके PGlite tables को JavaScript में load किया जाता है और schema visualization tool से render किया जाता है।

Semantic search और RAG

• pgvector extension का उपयोग करके ब्राउज़र के अंदर vector search को सपोर्ट किया जाता है।
• Transformers.js का उपयोग करके text embeddings बनाई जाती हैं और उन्हें PGlite में store व query किया जाता है।

Deployment

• PGlite databases को S3 पर deploy करके कम लागत में कई तरह के use cases को सपोर्ट करने की योजना है।

PGlite की गहराई से समझ

PGlite क्या है?

• PGlite, Postgres का WASM build है, जो ब्राउज़र, Node.js और Bun में चल सकता है।
• यह unit testing, local development और remote development के लिए आदर्श है।

Data persistence

• Node में native file system और ब्राउज़र में IndexedDB तथा OPFS का support मिलता है।

Extension support

• pgvector और live जैसे उपयोगी extensions का support है।

Technical overview

• यह Postgres के single-user mode पर आधारित है, जिससे इसे WASM में चलाना संभव होता है।
• Postgres की विभिन्न सुविधाओं को WASM के अनुरूप संशोधित किया गया है।

जल्द आ रहा है

• databases को S3 पर deploy करके इंटरनेट से accessible बनाया जाएगा।
• और अधिक file formats का support, database sharing, और database export फीचर्स जोड़े जाएंगे।

Open source

• सारा काम open source के रूप में उपलब्ध है:
  • PGlite (Apache 2.0)
  • pg-gateway (MIT)
  • postgres-new (Apache 2.0)
  • transformers.js

GN⁺ का सार

• postgres.new ब्राउज़र में चलने वाला Postgres sandbox है, जो AI सपोर्ट के साथ database tasks को आसान बनाता है।
• PGlite के जरिए तेज़ और कम-लागत database creation संभव है, साथ ही कई AI-आधारित फीचर्स मिलते हैं।
• data visualization, ER diagrams, semantic search जैसी क्षमताओं के कारण यह developers के लिए उपयोगी tool बन सकता है।
• इसी तरह की सुविधाएँ देने वाले अन्य projects में Supabase और ElectricSQL शामिल हैं।

[yangeok]

यह supabase था।

[xguru]

PGLite - ब्राउज़र में Postgres चलाना

[GN⁺]

Hacker News राय

• postgres.new का उपयोग करके 3 डेटाबेस बनाने का अनुभव साझा किया गया

  • ग्राहक ऑर्डर डेटाबेस, issue tracking system, और family relationship model सफलतापूर्वक बनाए गए
  • family relationship model में cousins और uncles सहित जटिल रिश्तों को भी अच्छी तरह संभाला गया
  • कुछ परस्पर संबंध (जैसे sibling relationships) छूट गए थे, लेकिन डेटा की समीक्षा का अनुरोध करने पर उन्हें ठीक कर दिया गया
  • इसे बहुत उपयोगी टूल माना गया

• इसे AI की सीमाएँ दिखाने वाला एक तकनीकी डेमो माना गया

  • इसने invalid SQL बनाया, जिससे error हुआ
  • जनरेट किया गया SQL disconnected tables का सेट बनाता है
  • सभी code की समीक्षा करने की ज़रूरत का उल्लेख किया गया
  • नए systems को अक्सर abstract या smart elements की ज़रूरत होती है, लेकिन यह system केवल simple systems बनाता है
  • code सीधे लिखना ज़्यादा आसान है
  • संगठन के भीतर LLM merge requests पर रोक लगा दी गई, क्योंकि code optimized नहीं था और उसमें bugs बहुत थे
  • मौजूदा LLM design के साथ इसे पार करना मुश्किल है

• "New database" बटन पर क्लिक करने पर कुछ भी नहीं होता

  • Github में लॉग इन नहीं किया था, लेकिन AI feature का उपयोग न करने का इरादा था
  • यह देखकर निराशा हुई कि chatGPT अनिवार्य है
  • local-first approach को AI तक सीमित करने पर असंतोष जताया गया

• बहुत प्रभावशाली है

• राय थी कि AI features के बिना भी इसका उपयोग किया जा सके तो अच्छा होगा

  • पूछा गया कि क्या WASM build, Postgres को embedded DB के रूप में इस्तेमाल करने की सुविधा देता है

• इस टूल को database design में बहुत मददगार माना गया

  • पूछा गया कि क्या मौजूदा database schema को diagrams के रूप में बनाया जा सकता है
  • Supabase migration style या Flyway जैसे tools से विकसित schema को diagram के रूप में दिखाने की सुविधा enterprise environment में बहुत मददगार होगी

• AI/LLM और मौजूदा workflow के संयोजन को लेकर संदेह था, लेकिन इस मामले में इसे ठीक माना गया

  • LLM, database में insert करने के लिए data generate करने में उपयोगी है
  • यह समझ में आता है कि इसे mobile पर क्यों इस्तेमाल नहीं किया जा सकता, लेकिन mobile users के लिए summary information देने का अनुरोध किया गया

• Supabase engineer के रूप में बताया गया कि Electric team के साथ इस टूल को बनाना मज़ेदार था

  • तकनीकी बाधाओं को पार करने की प्रक्रिया रही
  • feedback को शामिल करते हुए इसे लगातार बेहतर बनाया जाएगा

• laptop या desktop पर postgres.new का उपयोग करने की सलाह दी गई

  • कहा गया कि Webkit/Safari का उपयोग करने में कोई समस्या नहीं है