一种基于Mvec向量类型PostgreSQL数据库内模型加速推理方法

本发明公开了一种基于Mvec向量类型PostgreSQL数据库内模型加速推理方法。方法包括先获取若干个任务数据集，并在PostgreSQL数据库内构建若干个推理模型；然后在PostgreSQL数据库中构建Mvec张量类型，将所有任务数据集转换为Mvec张量类型，得到对应转换后的Mvec张量，根据转换后的Mvec张量训练每个推理模型，得到所有训练完成的推理模型；最后实时获取待测输入数据和待测输入数据所需训练完成的推理模型的具体名称，将待测输入数据在PostgreSQL数据库进行查询处理，根据查询结果和待测输入数据所需推理模型的具体名称在所需训练完成的推理模型上进行推理，得到推理结果。本发明设计的Mvec张量类型结合数据库内高效的存储结构，实现了能够处理大规模数据，同时提高了系统的吞吐量和可扩展性。