EDB Postgres^® AI
Agentic AI

Postgresで生まれたエージェンティックAI。既存のデータ環境でエージェントアプリケーションを開発し、デプロイし、ガバナンスを実現できます。

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EDBは企業アーキテクトを支援

データにAIを組込む

既に信頼されているデータベースこそ、エージェントにとって最適なデータベース。EDB Postgres AI（EDB PG AI）は、データが生成されるPostgres内でモデル、エージェント、セマンティック検索を実行。データがお客様の環境から外部に持ち出されることはない。新たなベンダーも不要。既存のスタックに変更を加える必要もない。EDB PG AIを使用すれば、デフォルトでガバナンスと主権が確保されたデータにAIを導入できる。

Postgres内のAI

EDB Postgres AIは、データベース内でセマンティック検索と推論を実行。往復の必要がなく、別途ベクターデータベースを購入したり管理したりする必要もない。DatabricksやMongoDBと比較して、2倍の関連性の高い結果を提供し、クエリの遅延を最大99.4%削減。また、エージェントアプリケーションを生産環境に最大3倍早く展開することが可能。
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任意のモデルでロックインなし

親しみのあるSQLから直接任意のモデルを呼び出し、再構築することなくモデルを切り替えることが可能。NVIDIA NIMにアクセスして組込みライブラリから選択するか、独自のモデルを持込める。お客様のチームは、特別なツールやAIチームを必要とせず、既に持っているPostgresのスキルを駆使してすべてを運用できる。
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Postgresでエージェントを活用

組込みのMCPサーバーにより、エージェントはPostgres内のツール、スキル、データを発見し、利用できるため、推測するのではなく、完全なコンテキストで行動。データが既に存在する場所で、エージェントのワークフローを接続、調整、管理できる。
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ガバナンスとデータ主権

お客様のデータとモデルは、機密データや規制対象業界であっても、完全にエアギャップされた環境であっても、決して外部に持ち出されない。セキュリティとコンプライアンスは、進歩を阻害するのではなく、最初から組込まれている。
AIガバナンスの詳細

本番実証

3倍

AIアプリケーションの
開発を加速

最大99.4%

クエリレイテンシ低減（Databricks比）

2倍

関連性の高い結果（Databricks比）

ゼロ

環境流出データ

ソース: McKnight Consulting Group (3回), McKnight (最大99.4%、2回) および EDB内部 (ゼロ)。

EDB Postgres AI のデモ

Postgres上で本番対応のエージェントをデプロイ

仕組み

接続

組込みモデル、持込みモデル、またはNVIDIA NIMを自由に登録可能。EDB PG AIを利用することで、モデルの接続、デプロイ、管理が容易に行える。
埋込み

自動AIパイプラインにより、構造化データ、半構造化データ、非構造化データをPostgres内の検索可能なベクトル埋込みに変換。
構築

データ主権を脅かす10以上のクラウドツールを組合わせるのではなく、ひとつのプラットフォームでエージェントを開発・デプロイ。
実行

SQLから直接、モデル、エージェント、セマンティック検索を呼び出すことが可能。推論は、オンプレミスまたはクラウド内で実行されるので、好きな環境を選択できる。
ガバナンス

すべてのエージェントのアクションに目的と権限を適用し、完全な監査可視性を実現。