把全文检索、向量召回和聚合分析都塞进一个 Postgres 里，靠 pg_search 扩展实现 BM25 与混合搜索，省去额外维护搜索和向量库的麻烦。
面向 LLM 应用的 AI 原生数据库，把稠密向量、稀疏向量、多向量张量和全文检索融合在一起做混合搜索，速度极快。
面向 AI 原生应用的分布式向量搜索引擎，支持混合检索和 RAG 场景，帮你在海量向量里快速找到相关内容。
混合 AI 搜索引擎，能同时检索个人知识库和互联网，并自动生成带 UI 的页面，适合搭建 RAG 检索与内容生成场景。
Rust 写的进程内搜索库兼多租户服务端，把 BM25 词法检索和向量检索揉在一起，适合做混合搜索和 RAG 的召回层。
…级到 V4.6.0 BP1。 暂不支持共享存储模式的低版本升级到 V4.6.0 BP1。 特性增强 混合搜索能力增强 ES 兼容语法扩展 ：在 V4.6.0 版本的基础上，扩展支持了兼容 ES 的如下能力，以满足客户自定义结果集大小、模糊匹配、桶聚合、字段折叠与自定义排序等需求。 结果集大小（ num candidates ）：控制 KN
…ence 进阶 RAG 先解释 BM25、向量搜索与候选资料，再按症状选方法。用同一批题目比较基线、混合搜索与加重新排序，记录 Recall@5、命中率、延迟与成本。保留 13 项方法、6 条必读及 12 条评分资源，并修正手机核心术语排版与 GitHub 粗体。 [來源 1](https://github.com/WenyuChiou/
…n during scrolling, search, and exports. - 优化安全模式下混合搜索性能：复用加密搜索降级路径已经完成的解密精确匹配结果，避免再次构建快照并重复执行 exact ranking，同时跳过对密文字段无效的 SQL LIKE 兜底查询，降低 CPU 与能耗。 - Improved mixed-searc