Lakebase Search: busca vetorial e de texto completo de última geração para Postgres
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
O Lakebase Postgres agora inclui um mecanismo de busca integrado, geralmente disponível na AWS e no Azure, que permite buscas semânticas, por palavras-chave e híbridas diretamente junto aos dados operacionais, sem pipelines de ETL separados. Contando com uma arquitetura serverless que escala para zero e desacopla o armazenamento da computação, ele entrega o dobro da taxa de transferência com um quarto do custo do Cloud Postgres com pgvector em benchmarks de 100 milhões de vetores.
* O Lakebase Postgres agora inclui um mecanismo de busca integrado (GA na AWS/Azure). Duas extensões, lakebase_vector (busca ANN) e lakebase_text (BM25), permitem executar buscas semânticas, por palavras-chave e híbridas diretamente no Postgres junto aos dados operacionais, eliminando a necessidade de um sistema de busca separado e de um pipeline de ETL. * Ele supera o pgvector e mecanismos de busca dedicados em grande escala. Em um benchmark de 100 milhões de vetores, o Lakebase entrega o dobro da taxa de transferência do segundo melhor sistema, um custo 4 vezes menor que o do Cloud Postgres com pgvector e 97% de revocação (recall) com latência P99 de 71 ms. Isso é alcançado desacoplando o armazenamento da computação e utilizando agrupamento IVF hierárquico + quantização binária (RaBitQ), de modo que as consultas acessem apenas os dados necessários. * A arquitetura é serverless e escala para zero. Você paga pelo uso de consultas, não pelo volume de dados. A criação de índices é descarregada do banco de dados primário, as partidas a frio levam cerca de 1 segundo, e 100 milhões de vetores podem ser servidos em uma única unidade de computação, tornando-o ideal para os padrões de recuperação em rajada dos agentes de IA.