Уже сами создатели её применяют.

Что применяют ? Для чего ? Какие создатели ?

Создатели нейросетей уже сами начали их применять

Еще раз - вот когда нейросеть сможет давать прогнозы по производительности СУБД PostgreSQL- вот тогда станет , лично мне сильно интересно. Что там сейчас делают создатели не знаю , но для экспертизы производительности СУБД нейросети бесполезны.

Так Будет немножко интереснее=)) Нейросети уже помогают с PostgreSQL: прогнозируют нагрузку, подсказывают индексы и выявляют аномалии в метриках. Не панацея, но полезный инструмент. На практике ML‑модели уже решают задачи для PostgreSQL: прогнозируют пиковые нагрузки; оптимизируют индексы; диагностируют узкие места. Точность растёт — игнорировать их уже нельзя. Утверждение о «бесполезности» не соответствует реальности. Нейросети успешно: анализируют логи и метрики; предлагают оптимизации запросов; предсказывают рост нагрузки. Для сложных сценариев нужна проверка, но польза очевидна. Уже сейчас нейросети: предупреждают о перегрузках; подбирают индексы; находят аномалии в работе СУБД. Для PostgreSQL это чаще внешние инструменты, но они работают. Практика показывает: нейросети полезны для PostgreSQL. Они не предскажут всё на 100 %, но: автоматизируют анализ метрик; помогают оптимизировать запросы; сигнализируют о проблемах до их обострения. Нейросети — не волшебная палочка, но уже дают результат: прогнозируют нагрузку по историческим данным; выявляют неэффективные запросы; предлагают настройки конфигурации. Для PostgreSQL такие решения есть — просто нужно знать, где искать. На деле ML‑инструменты уже помогают: отслеживать тренды производительности; находить «узкие места»; оптимизировать работу СУБД. Для PostgreSQL это рабочие сценарии — пусть и с оговорками.

А можно статьи с примерами и экспериментами ? Ну практические примеры. Звучит красиво , но по личному опыту и личным результатам эксперимента - все не так радужно и красиво. В области прогнозирования по моим экспериментам соотношение ложных прогнозов к успешным примерно 14 к 1.

GitHub-репозитории с подборками статей. Например, содержит список публикаций о применении машинного обучения в базах данных. Базы данных конференций.

Сайты конференций VLDB, SIGMOD, CIDR и других часто публикуют программы и доступ к материалам прошедших мероприятий.

https://www.kaggle.com/code/itoeiji/solving-tsp-using-deep-reinforcement-learning

https://github.com/LumingSun/ML4DB-paper-list/blob/master/README.md

Это всё материалы по PostgreSQL ? Вы сами как используете нейросети для performance engineering ?

А где результаты применения нейросетей для задач PostgreSQL performance engineering ? Пока не нашел ничего интересного. Можете подсказать поконкретнее а не ссылками кидать ?

Ринат, полностью согласен с вашим скепсисом относительно "волшебной кнопки", которая сама всё починит в PostgreSQL — такой пока нет. Соотношение 14 к 1 в прогнозах производительности — это суровая реальность экспертной работы Но, как мы и обсуждали, ценность ИИ сейчас не в замене эксперта, а в его разгрузке. Быстрый набросок скрипта, мгновенный аудит логов или поиск по базе из сотен профильных статей (тот же RAG) — это то, что работает уже сегодня и экономит часы рутины. Пока гиганты только тренируют модели на общих данных, мы, практики, уже можем настраивать инструмент "под себя", превращая нейронку в эффективного ассистента. Эксперт всегда эффективнее, когда у него под рукой острый и быстрый инструмент.

Именно так 👍