Lakebase Search 正式发布，为 AI 智能体提供大规模搜索

在 VectorDBBench 基准测试中，它在价格性能、延迟和召回率方面达到了新水平。该解决方案比运行 pgvector 成本低 4 倍，并在空闲时提供真正的按使用付费和零计算成本。

AI agents need fast, accurate search at massive scale. Lakebase Search is now GA, bringing scalable vector and BM25 full-text search directly into Postgres.

- New frontier for price-performance, latency, and recall on VectorDBBench - 4x cheaper than running pgvector for the same workload - True pay-per-use with zero compute cost when idle

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本条情报归属 AITOP「产品」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Lakebase Search、Postgres、AI agents、向量搜索，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。

信源核验说明：本文原始线索采编自「Databricks」（@databricks），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。