2024 年 8 月 13 日，一则关于 AI 开源项目 PGLite 的新闻在社交媒体上引起了广泛关注。PGLite 是一个可以在浏览器中运行的 Postgres 数据库，允许用户在聊天界面完成数据表设计，支持向量数据类型，并显示数据表的关系。所有表设计的修改都有历史记录可以跟踪，设计好的数据库可以直接部署到服务器。此外，用户还可以导入 CSV 文件的数据，进行查询，并将查询结果生成图表。整个过程无需连接外部数据库，所有操作均在本机完成。
PGLite 的技术细节包括将轻量级的 Postgres 打包成 WASM，并封装为 TypeScript 库，可在浏览器、Node.js、Bun 和 Deno 中运行。PGLite 的压缩大小仅有 3.7MB，可以作为临时内存数据库与文件系统（Node/Bun）或 indexedDB（Browser）进行持久化使用。与之前的 “Postgres in the browser” 项目不同，PGLite 不使用 Linux 虚拟机，而是简单地将 Postgres 封装成 WASM 格式。这一项目正在 ElectricSQL 与 Neon 合作开发，计划继续完善该实验，并创建一个功能齐全的轻量级 WASM Postgres，支持诸如 pgvector 等扩展。
PGLite 的历史背景可以追溯到 2024 年 3 月，当时 ElectricSQL 首次发布了这一项目。自发布以来，PGLite 获得了开发者社区的关注和支持。GitHub 上的项目页面显示，PGLite 已经获得了超过 2.5k 的星标。
PGLite 无需安装其他依赖即可运行 Postgres，这使得开发者可以在各种环境中使用这一工具。PGLite 的压缩大小仅有 3.7MB。此外，PGLite 支持向量数据类型和 pgvector 扩展。
PGLite 也面临一些挑战。例如，由于其依赖于 WASM 技术，PGLite 在某些浏览器和环境中可能会遇到兼容性问题。此外，尽管 PGLite 在性能和资源消耗方面表现良好，但在处理大规模数据时，仍可能面临一些限制。
以下是一些典型的应用案例：
- Berri AI：通过迁移到 PGLite，Berri AI 提升了生产力和数据管理效率。Berri AI 的团队表示，PGLite 的向量存储和查询功能简化了他们的工作流程。
- Mendable：Mendable 使用 PGLite 的 Postgres 服务来增强其文档搜索功能。通过生成高质量的嵌入数据，Mendable 的搜索结果更加准确和高效。
- Markprompt：这是一款 GDPR 合规的 AI 聊天机器人平台，利用 PGLite 的数据库和认证解决方案，提供了安全和隐私保护的用户体验。Markprompt 的团队表示，PGLite 的易用性和灵活性使得他们能够快速开发和部署新的功能。