Lakebase Search: Postgres를 위한 최첨단 전문 검색 및 벡터 검색

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* Lakebase Postgres에 내장 검색 엔진이 추가되었습니다(AWS/Azure에서 GA). 두 가지 확장 기능인 lakebase_vector(ANN 검색)와 lakebase_text(BM25)를 통해 별도의 검색 시스템이나 ETL 파이프라인 없이 Postgres 내에서 운영 데이터와 함께 시맨틱, 키워드, 하이브리드 검색을 직접 실행할 수 있습니다. * 대규모 환경에서 pgvector 및 전용 검색 엔진을 능가하는 성능을 발휘합니다. 1억 개 벡터 벤치마크에서 Lakebase는 차선책 시스템 대비 2배의 처리량, pgvector를 사용하는 클라우드 Postgres 대비 4분의 1 수준의 비용, 71ms의 P99 지연 시간에서 97%의 재현율을 달성합니다. 이는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하고 계층적 IVF 클러스터링 및 바이너리 양자화(RaBitQ)를 사용하여 쿼리에 필요한 데이터만 접근하도록 설계되었기 때문입니다. * 서버리스 아키텍처로 설계되어 스케일 투 제로를 지원합니다. 데이터 용량이 아닌 쿼리 사용량에 따라 비용을 지불하며, 인덱스 빌드는 기본 데이터베이스에서 오프로드됩니다. 콜드 스타트는 약 1초가 소요되며, 단일 컴퓨팅 유닛으로 1억 개의 벡터를 서빙할 수 있어 AI 에이전트의 버스트성 검색 패턴에 최적화되어 있습니다.