我们的初衷并非再造一个数据库;我们构建的是AI开发者在Slack频道里悄悄谈论的那款——感觉像是为明天的工作负载而在昨天刚刚设计好的那款。Relyt ONE 将多模态搜索、分析和 serverless 扩展融合进一个单一的、兼容 PostgreSQL 的引擎中。具体如下:
一体化多模态引擎:无需再拼凑工具。Relyt ONE 处理全文搜索、向量相似性、JSON文档,甚至用于空间AI应用的GIS。使用HNSW索引在毫秒内查询十亿级向量,同时混合多种模态——例如文本查询拉取图像嵌入,或音频片段输入RAG供语音智能体使用。这不是后期附加的功能;这是核心能力,与2025年推动整合文本、图像和音频以实现超个性化输出的多模态RAG趋势相一致。
serverless 设计:即时配置,自动缩容至零,以及按需付费的经济模式,彻底解决了过度配置问题。无需再为峰值配置集群规模——Relyt ONE 能够处理峰值,同时将成本降低60%以上。在无服务器 DBaaS 因AI原生功能而市场爆炸性增长至230亿美元的这一年,这意味着对于多变的AI负载而言无与伦比的效率。
结果如何?实际成效:生产环境RAG应用延迟降低70%,为多模态智能体实现无缝扩展,以及为个人开发者和小团队提供具有无限计算资源的永久免费计划,用于原型开发。点击「阅读原文」免费激活Relyt ONE
来自一线的声音:开发者为何赞不绝口
最让我兴奋的并非基准测试结果,而是真实的故事。一家构建语音诊断功能的种子期AI初创公司,用 Relyt ONE 替换了他们混乱的ES-DuckDB组合,将查询时间从数秒缩短至100毫秒以下,解放了他们唯一的数据工程师去进行模型调优。一家物流领域的中小企业现在运行地理空间-向量混合查询以支持预测性路由智能体,全程无需专职DBA。2025年向量数据库的反思正推动团队转向像这样可靠的一体化平台——而 Relyt ONE 正在兑现承诺。
并非只有我们看到了这一转变。随着实时RAG和混合语义-图搜索等趋势占据主导地位,以及像pgml这样的PostgreSQL扩展使得数据库内机器学习成为可能,整个生态系统正在向统一的、AI优先的数据层汇聚。Relyt ONE 正引领这一潮流,针对非结构化数据栈进行了优化。
为AI时代做好准备,就在今天
无论您是希望简化BI流程的中小企业,还是正在攻坚下一个Agentic AI突破的开发者,Relyt ONE 都是您的不二之选。
为AI构建。为智能体优化。
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