21CTO导读：为什么人们在AI时代，都开始青睐PostgresSQL，除了技术、架构，还有哪些特点？本文将尝试阐述明白。

当下很多人士在争先开发 AI 应用与智能体，大家不断寻找全新工具，用于搭建客户服务、企业内部文档检索等各类业务场景。

但 AI 应用、智能体想要稳定可靠地运行，必须能够调取企业存量业务数据，例如客户档案、客服工单等信息。如果缺少真实业务数据作为依据，智能体在无法作答时就会自行编造内容，也就是产生业内所说的 “模型幻觉”——一本正经的胡说八道。

也正因如此，英伟达联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋，在近期 GTC 大会的主题演讲中将结构化数据称作 “AI 的基准事实”。

pgEdge 联合创始人兼首席产品官菲利普・梅里克非常认同这一观点。

梅里克在接受《The New Stack》采访时如此表示说：“企业希望自研智能体与 AI 应用能够调取自身已有的业务数据。所以结构化数据确实是 AI 的基准事实 —— 这也是避免大语言模型、智能体产生幻觉的核心手段：直接让模型读取真实业务数据。

pgEdge 提供 100% 开源、基于 Postgres 搭建的基础设施，面向智能体 AI 以及各类对高可用、高可靠性、数据主权有硬性要求的企业应用。我们的目标是让开发者能够基于开源 Postgres 数据库，轻松搭建、部署、规模化运维企业级应用。而 Postgres 正是存储这类基准业务数据的最优载体。”

Postgres 领跑 AI 业务负载赛道

为什么是 PostgreSQL？不止梅里克一人认为这款数据库系统适配 AI 应用开发。

在 Stack Overflow 2025 年度开发者调研中，当被问及过去一年使用过、以及未来一年想要使用的数据库环境时，66% 的受访者都选择了 Postgres。

这款数据库自 2023 年起便稳居开发者首选榜单，背后有充分理由。

梅里克这样总结：“Postgres 设计简洁优雅，上手门槛低、易用性强，开发适配成本极低，是搭建 AI 应用的首选数据库。”

谈及 Postgres 的核心优势，梅里克重点提到了它的开源模式，强调其是真正纯粹的开源项目：“Postgres 完全由社区驱动，所有贡献者都以开源社区参与者的身份开发，而非代表所属企业。”

他没有点名具体产品，但指出很多宣称开源的商用数据库，实则附带各类商业限制条款。对于开发 AI 应用的团队而言，选用这类数据库很容易陷入厂商锁定的困境。

可扩展性是 AI 业务负载的另一核心需求，梅里克表示 Postgres 原生适配大规模扩展，OpenAI 的 API 服务底层就基于 Postgres 搭建。

AI 数据与业务负载一站式解决方案

梅里克称，Postgres 凭借简洁易用的开源架构与超强扩展能力，早已不只是一款关系型数据库。依托扩展插件体系，它还能兼容其他各类数据库的使用范式。

如今 Pinecone 等专用向量数据库热度高涨，梅里克随即阐述了通用数据库搭配向量扩展（pgvector）的优势：“pgvector 的性能完全对标独立向量数据库，同时它依托标准 Postgres 运行，企业所有业务数据都统一存储在这套数据库中。既然所有业务逻辑都跑在 Postgres 里，为何还要单独采购一套商用专用向量数据库，只为存储向量数据？”

他也承认存在少数场景，开发者会为极致速度选用专用向量库，但梅里克表示，这类需要专用向量库的业务场景正在不断减少。

尽管黄仁勋提出结构化数据是 AI 的基准事实，但客服工单、知识库等非结构化数据，同样也是打造优质 AI 应用的关键。梅里克称 Postgres 可同时支撑两类数据存储。

开发者可以将文档等非结构化数据存入 Postgres，借助 pgvector 完成向量嵌入的存储、索引与检索，再基于检索增强生成（RAG）技术搭建对话机器人。

梅里克说：“开发者可以用 Postgres 统一存储结构化业务数据、向量嵌入与非结构化文档。这套架构非常适合搭建需要处理海量非结构化文本的对话机器人、企业智能体。”

他以 pgEdge 推出的 Postgres 智能体 AI 工具包为例，这套企业级 Postgres 基础设施可覆盖文档导入、向量生成、检索全流程 AI 开发链路。梅里克解释：“工具内置文档加载器，负责把各类文档导入 Postgres；搭配向量生成组件，就能自动完成文本向量嵌入。”

除了数据导入环节，梅里克提醒开发者不能忽略向量的持续维护工作 —— 也就是文档内容更新后同步刷新对应向量，这一点很容易被大家忽视：“很多开发者没有意识到需要维护向量数据，因为 pgvector 原生不支持底层文本更新后自动同步向量。”

正因如此，pgEdge 智能体 AI 工具包内置 pgEdge 向量生成插件，这款 Postgres 扩展可自动对文本进行分段、生成向量嵌入，文档内容变更时同步更新向量；工具还搭载功能完整的模型上下文协议（MCP）服务端，兼容绝大多数 Postgres 版本，支持 Claude Code 等 AI 应用、代码生成工具对接新旧 Postgres 数据库。

面向核心业务场景的完备安全能力

梅里克表示，这套工具包全部组件均为开源、免费向所有 Postgres 用户开放，无论是搭建企业智能体，还是基于知识库开发传统对话机器人，都能大幅降低 AI 应用的开发难度。

无论哪种开发场景，Postgres 都是企业的最优选择，它能为规模化 AI 应用提供高可用保障、完整数据主权管控与安全能力，尤其适配金融、医疗、电信、政务等行业核心业务系统。

梅里克表示，这些优势一部分源于 Postgres 灵活的部署模式，企业可选择托管云数据库、自有云账号自建、本地机房部署三种方案。“Postgres 具备完整部署灵活性，并非所有 Postgres 服务商都能提供该特性，pgEdge 可以做到。”

除了部署灵活之外，成熟可靠的安全能力也是 Postgres 广受开发者青睐的重要原因，而 pgEdge 的 AI 工具进一步强化了安全管控：“我们的 MCP 服务端同时支持用户身份验证、令牌鉴权；所有传输流量通过 TLS 加密。MCP 服务端区分只读、读写两种权限模式，默认状态下全部接口仅开放只读权限，需要手动开启读写权限。”

上述安全特性，搭配分布式 Postgres 带来的数据主权管控能力，既能帮助企业防范数据泄露，也能满足 GDPR 等全球数据合规法规要求，让 Postgres 毫无悬念地成为开发 AI 应用的首选数据库。

接下来企业仅需要做的，是搭建适配自身业务的基础设施。

作者：场长