Lakebase Search：Postgres向けの最先端全文検索およびベクトル検索

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* Lakebase Postgresにビルトインの検索エンジンが追加されました（AWSおよびAzureでGA）。2つの拡張機能（lakebase_vectorによるANN検索とlakebase_textによるBM25）により、別個の検索システムやETLパイプラインを構築することなく、Postgres内でオペレーショナルデータと並行してセマンティック検索、キーワード検索、ハイブリッド検索を直接実行できます。 * 大規模環境において、pgvectorや専用検索エンジンを凌駕するパフォーマンスを発揮します。1億ベクトルのベンチマークでは、他社製システムと比較して2倍のスループット、pgvectorを使用するクラウド版Postgresの4分の1のコスト、およびP99レイテンシ71msで97%の再現率を達成しています。これは、ストレージとコンピュートの分離、階層型IVFクラスタリング、およびバイナリ量子化（RaBitQ）の活用により、クエリに必要なデータのみにアクセスする仕組みによって実現されています。 * サーバーレスアーキテクチャにより、オートスケーリング（スケール・ツー・ゼロ）に対応します。データ量ではなくクエリの使用量に応じて課金され、インデックスの構築はプライマリデータベースからオフロードされます。コールドスタートは約1秒で完了し、1つのコンピュートユニットで1億ベクトルを処理できるため、AIエージェントのバースト的な検索パターンに最適な設計となっています。