Neon 推出向量与 BM25 混合检索扩展 RSS

Neon 推出 Lakebase Search，由 lakebase_vector 与 lakebase_text 两个扩展提供向量和全文的混合检索。向量侧用 IVF 分区加 RaBitQ 量化，把向量压缩约 32 倍，索引可直接放在数据湖上，同时兼容 pgvector。文本侧不再依赖 GIN，改用原生 BM25 索引保存全库统计量，支持真正的相关性打分和 top-K 下推。两个索引面向对象存储而非常驻内存，现已开放。

发布于 2026-09-10T10:59:44.837558Z · Savannah Longoria、Pranav Aurora · Neon 博客

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Neon 推出 Lakebase Search，由 lakebase_vector 与 lakebase_text 两个扩展提供向量和全文的混合检索。向量侧用 IVF 分区加 RaBitQ 量化，把向量压缩约 32 倍，索引可直接放在数据湖上，同时兼容 pgvector。文本侧不再依赖 GIN，改用原生 BM25 索引保存全库统计量，支持真正的相关性打分和 top-K 下推。两个索引面向对象存储而非常驻内存，现已开放。

Neon 推出 Lakebase Search，由 lakebase_vector 与 lakebase_text 两个扩展提供向量和全文的混合检索。向量侧用 IVF 分区加 RaBitQ 量化，把向量压缩约 32 倍，索引可直接放在数据湖上，同时兼容 pgvector。文本侧不再依赖 GIN，改用原生 BM25 索引保存全库统计量，支持真正的相关性打分和 top-K 下推。两个索引面向对象存储而非常驻内存，现已开放。

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• center.info_item · 22d1b0a4b30dfa38 · 2026-10-03T04:08:35.169032Z
• pgweb.info_item · 22d1b0a4b30dfa38 · 2026-10-03T04:08:55.967155Z