Postgres.new - Postgres im Browser mit AI-Oberfläche

• Eine Postgres-Sandbox, die direkt im Browser läuft und AI-Unterstützung bietet
• Unbegrenzt viele Postgres-Datenbanken können sofort erstellt werden (bald auch mit Deployment auf S3)
• Jede Datenbank wird mit einem Large Language Model (LLM) gepaart und ermöglicht verschiedene interessante Anwendungsfälle:
  • Tabellen per Drag-and-drop von CSV-Dateien erstellen
  • Berichte erstellen und exportieren
  • Diagramme erzeugen
  • Datenbankdiagramme erstellen
• Alle Vorgänge werden lokal im Browser ausgeführt

Demo der Nutzung

• Wenn man CSV-Dateien schnell abfragen und visualisieren möchte
• Wenn man mit ChatGPT SQL schreiben und es an einer echten Datenbank ausführen möchte
• Wenn man ein neues Projekt planen und das Datenbankdesign einer AI überlassen möchte

Funktionsweise

• Alle Abfragen werden im Browser ausgeführt
• Möglich wird das durch PGlite, eine WASM-Version von Postgres, die direkt im Browser läuft

Motivation für die Entwicklung

1. AI-gestützte Entwicklung: Das Zusammenspiel von Postgres und AI neu gedacht
2. Postgres-Sandboxing: Schnell und flüchtig im Browser ausführbar
3. Günstige Datenbanken: Potenzial, viele Datenbanken zu niedrigen Kosten bereitzustellen

Funktionen und Arbeitsweise

AI-Assistent

• PGlite wird mit GPT-4o gepaart und erhält vollständige Berechtigungen für die Datenbank.
• Die AI kann mehrere Aufgaben nacheinander ausführen, was sich menschlicher anfühlt.

CSV-Import und -Export

• CSV-Dateien per Drag-and-drop importieren und automatisch Tabellen erstellen.
• Die AI analysiert Header und Beispielzeilen der CSV, um Datentypen zu bestimmen.
• Wenn SQL-Fehler auftreten, versucht die AI, diese selbstständig zu korrigieren.

Diagramme

• Wenn das Wort "chart" zur Nachricht hinzugefügt wird, führt die AI die passende Abfrage aus und erzeugt ein Diagramm.
• Diagramme werden mit Chart.js gerendert.

ER-Diagramme und Migrationen

• Die AI erstellt CREATE- und ALTER-Statements und erzeugt daraus ER-Diagramme aus der echten Datenbank.
• Mit einer browserkompatiblen Version von postgres-meta werden PGlite-Tabellen in JavaScript geladen und mit einem Schema-Visualisierungstool gerendert.

Semantische Suche und RAG

• Mit der Erweiterung pgvector wird Vektorsuche im Browser unterstützt.
• Mit Transformers.js werden Text-Embeddings erzeugt, in PGlite gespeichert und abgefragt.

Deployment

• Geplant ist, PGlite-Datenbanken auf S3 zu deployen, um vielfältige Anwendungsfälle kostengünstig zu unterstützen.

PGlite im Detail

Was ist PGlite?

• PGlite ist ein WASM-Build von Postgres und kann im Browser, in Node.js und Bun ausgeführt werden.
• Ideal für Unit-Tests, lokale Entwicklung und Remote-Entwicklung.

Datenpersistenz

• Unter Node wird das native Dateisystem unterstützt, im Browser IndexedDB und OPFS.

Erweiterungsunterstützung

• Unterstützt nützliche Erweiterungen wie pgvector und live.

Technischer Überblick

• Basiert auf dem Single-User-Modus von Postgres, damit es in WASM ausgeführt werden kann.
• Verschiedene Postgres-Funktionen wurden für WASM angepasst.

Demnächst verfügbar

• Datenbanken sollen auf S3 deployt und über das Internet erreichbar gemacht werden.
• Unterstützung für mehr Dateiformate, Datenbankfreigabe und Datenbankexport sind ebenfalls geplant.

Open Source

• Alle Arbeiten werden als Open Source bereitgestellt:
  • PGlite (Apache 2.0)
  • pg-gateway (MIT)
  • postgres-new (Apache 2.0)
  • transformers.js

Zusammenfassung von GN⁺

• postgres.new ist eine im Browser laufende Postgres-Sandbox, mit der sich Datenbankaufgaben dank AI-Unterstützung einfach erledigen lassen.
• Mit PGlite lassen sich schnell und kostengünstig Datenbanken erstellen, ergänzt durch verschiedene AI-basierte Funktionen.
• Datenvisualisierung, ER-Diagramme, semantische Suche und weitere Funktionen machen das Tool für Entwickler nützlich.
• Ähnliche Projekte mit vergleichbaren Funktionen sind unter anderem Supabase und ElectricSQL.

[yangeok]

Es war also supabase.

[xguru]

PGLite – Postgres im Browser ausführen

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Jemand teilt die Erfahrung, mit postgres.new drei Datenbanken erstellt zu haben

  • Eine Kundendatenbank für Bestellungen, ein Issue-Tracking-System und ein Modell für Familienbeziehungen wurden erfolgreich erstellt
  • Auch komplexe Beziehungen im Familienmodell, einschließlich Cousins und Onkeln, wurden gut verarbeitet
  • Wechselseitige Beziehungen, etwa zwischen Geschwistern, fehlten teilweise, wurden aber nach der Bitte um Überprüfung der Daten korrigiert
  • Das Tool wird als sehr nützlich bewertet

• Es wird als Tech-Demo bewertet, die die Grenzen von AI zeigt

  • Es erzeugte ungültiges SQL, wodurch Fehler auftraten
  • Das generierte SQL erstellte einen Satz voneinander getrennter Tabellen
  • Es wird erwähnt, dass der gesamte Code überprüft werden muss
  • Neue Systeme brauchen oft abstrakte oder smarte Elemente, aber dieses System erstellt nur einfache Systeme
  • Den Code direkt selbst zu schreiben ist einfacher
  • LLM-Merge-Requests sind in der Organisation verboten, weil der Code nicht optimiert war und viele Bugs enthielt
  • Mit dem aktuellen LLM-Design ist das schwer zu überwinden

• Beim Klick auf den Button "New database" passiert nichts

  • GitHub-Login wurde nicht verwendet, aber es bestand auch nicht die Absicht, die AI-Funktionen zu nutzen
  • Es besteht Enttäuschung darüber, dass ChatGPT zwingend erforderlich ist
  • Es gibt Unmut darüber, einen Local-First-Ansatz durch AI einzuschränken

• Sehr beeindruckend

• Es wird angemerkt, dass eine Nutzung ohne AI-Funktionen wünschenswert wäre

  • Es wird gefragt, ob der WASM-Build Postgres als eingebettete DB nutzbar macht

• Das Tool wird als große Hilfe für das Datenbankdesign bewertet

  • Es wird gefragt, ob sich bestehende Datenbankschemata als Diagramm darstellen lassen
  • Eine Funktion, die mit dem Supabase-Migrationsstil oder mit Tools wie Flyway entwickelte Schemata als Diagramm darstellt, wäre in Unternehmensumgebungen sehr hilfreich

• Gegenüber der Kombination von AI/LLM mit bestehenden Workflows bestand Skepsis, aber in diesem Fall wird es als in Ordnung bewertet

  • Das LLM ist nützlich, um Daten zu erzeugen, die in die Datenbank eingefügt werden
  • Es ist nachvollziehbar, warum es auf Mobilgeräten nicht nutzbar ist, aber es wird darum gebeten, mobilen Nutzern Zusammenfassungen bereitzustellen

• Ein Supabase-Ingenieur erwähnt, dass es Spaß gemacht habe, dieses Tool gemeinsam mit dem Electric-Team zu entwickeln

  • Dabei mussten technische Hürden überwunden werden
  • Das Tool soll unter Berücksichtigung des Feedbacks weiter verbessert werden

• Es wird darauf hingewiesen, postgres.new auf einem Laptop oder Desktop zu verwenden

  • Es wird erwähnt, dass es keine Probleme mit WebKit/Safari gibt