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介绍一个名为postgres.new (https://postgres.new/)的浏览器内Postgres沙盒，它配备了AI助手。通过postgres.new，用户可以即时启动无限数量的Postgres数据库，这些数据库直接在浏览器中运行（未来还可以部署到S3）。每个数据库都与一个大型语言模型（LLM）配对，这为一些有趣的使用场景打开了大门：

拖放CSV导入（动态生成表格）生成并导出报告生成图表构建数据库图表

这一切都完全在本地浏览器中进行，类似于将Postgres和ChatGPT结合成一个界面。

几个有趣的用例：

用户拥有一个CSV文件，想要快速查询并可视化。虽然可以将其加载到Excel中，但如果用户熟悉SQL，更希望像查询数据库一样对其进行查询。用户向ChatGPT请求帮助编写SQL，但理想情况下希望在实际数据库中运行以确认其正确性。毕竟，LLM并不总是完美的。用户正在构建下一个副项目，是时候规划数据库了。虽然这已经做了1000次，但用户希望可以“描述”想要的内容，并让AI完成ER图和SQL迁移的工作。

工作原理

在postgres.new中的所有查询都直接在浏览器中运行，没有远程Postgres容器或WebSocket代理。这成为可能的关键在于PGlite，这是一个可以直接在浏览器中运行的Postgres的WASM版本。ElectricSQL的团队几个月前发布了PGlite，通过将真实的Postgres源代码编译为Web Assembly实现了这一点。

动机

Steve提到，他们在开发postgres.new时的几个目标：

AI驱动开发：他们希望重新想象Postgres与AI的交互。这为犯错误提供了很大的宽容度，因为AI有时会出错（开发者也是如此）。Postgres沙盒：PGlite在浏览器中运行，感觉快速且一次性。用户可以启动“无数的小象”来进行数据分析，使用的是我们日常开发中熟悉的Postgres界面。极低成本的数据库：团队一直在寻找为开发者提供更多更便宜数据库的方法。虽然PGlite仍处于初期阶段，但他们看到了它在启动数百万个廉价数据库（可以存储和读取自S3）方面的潜力。这涵盖了Supabase社区中看到的各种用例。

功能及其工作原理

那么，用户在postgres.new中究竟可以做些什么？这些功能是如何实现的？

AI助手：团队将PGlite与一个大型语言模型（当前为GPT-4o）配对，并赋予它对数据库的完全自主权，没有任何权限限制或用户确认。这一点非常重要，它为其他AI + Postgres工具所面临的难题打开了新大门。CSV导入和导出：用户可以直接将CSV文件拖放到聊天中，立即收到一个新表，其中的数据会自动导入。语言模型会扫描CSV的标题和一些示例行，以决定每列使用的数据类型。图表：图表在聊天中是一级功能。只需在消息中添加“图表”（或类似字词），AI就会使用SQL执行相应的查询，并生成代表数据的图表。ER图和迁移：通常在编写任何SQL之前会创建ER图。毕竟，当用户真正关心的是捕捉应用的数据和关系需求时，为什么要陷入SQL语法的困境？但是有了AI，这个工作流程发生了一些变化。语言模型可以在几秒钟内生成高质量的CREATE和ALTER语句。语义搜索和RAG：ElectricSQL团队一直在努力支持PGlite中的真实Postgres扩展（编译为WASM）。其中一个优先级较高的扩展是pgvector，它支持在浏览器中进行矢量搜索。

部署

Steve提到，团队预计将在本周末之前实现只读部署。这一点非常重要，因为在S3中托管一个PGLite数据库的成本非常低。

PGlite深度解析

Steve解释，PGlite是由ElectricSQL开发的，没有它，以上一切都不可能实现。PGlite是一个Postgres的WASM构建，打包成TypeScript/JavaScript客户端库。

即将推出

Steve表示，他们喜欢早期发布和频繁发布，因此还有许多功能在开发中，包括：

部署数据库：他们正在添加将数据库部署到S3的功能，并可从互联网上的任何地方访问它（初期为只读）。支持更多文件类型：他们计划添加对Word文档、图像（通过图像嵌入）等的支持。数据库共享：类似于CodeSandbox，用户很快将能够通过唯一URL与他人共享数据库。PGlite OPFS支持：数据库目前存储在IndexedDB中，团队将把这一存储移动到OPFS，以便直接在主机文件系统上存储文件。数据库导出：用户很快将能够运行pg_dump并将其恢复到任何Postgres数据库。