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AI 原生 BaaS 平台 Supabase 版

插件

插件发布记录

本文介绍 AI 原生 BaaS 平台 Supabase 版提供的部分插件的版本发布信息。

pg_textsearch

关于 pg_textsearch 的详细使用信息，请参见全文检索（pg_textsearch）。

版本	发布时间	更新点
1.4.0	2026.10.19	新特性首次提供 pg_textsearch 插件。

pgvector

关于 pgvector 的详细使用信息，请参见高维向量相似度搜索（pgvector）。

版本	发布时间	更新点
0.8.2_20260715	2026.08.24	新特性新增对 HNSW RaBitQ shared-cache DSA slot 的完整生命周期管理，优化共享缓存回收机制。扩展 vector 及量化类型的最大维度：vector 上限由 16000 提升到 64000，SQ8 上限 8000、SQ16 上限 4000、RaBitQ + fp32/none上限 64000。新增 Extended RaBitQ ：HNSW 与 IVFFlat 支持 'ex4' / 'ex8' 两种精排模式，每维保留 4 / 8 位残差编码，精排源为索引内与 1-bit code 并存的扩展编码，无需回表读取 FP32 即可重构距离，降低冷/大索引下的 heap 流量与查询延迟。ex4 最大维度 12000、ex8 最大维度 7000。新增 IVFFlat 位图辅助标量预过滤能力，面向“标量谓词 + ORDER BY 向量距离 LIMIT k”场景。开启后，先由标量索引位图路径构建 TID 成员集合并下推进 IVFFlat 扫描，在向量距离计算与 rerank 之前剪掉不匹配候选。
0.8.2_20260615	2026.07.16	新特性合并社区 0.8.2 相关修改。新增 RaBitQ 二值量化索引能力，HNSW 与 IVFFlat 可通过 rabitq_enable 构建量化索引，支持 rabitq_refine_type='none' 与 'fp32' 两种精排模式。新增 SQ8 / SQ16 标量量化 opclass，覆盖 HNSW 与 IVFFlat 的 L2、inner product、cosine 距离度量，支持在 vector 列上使用 int8 / int16 量化编码降低索引计算和存储开销。新增 HNSW RaBitQ 跨 backend 共享扫描缓存的基础能力，通过 DSM / DSA 共享 RaBitQ code cache；不满足共享条件时使用 backend-local 缓存。新增 ivfflat.rabitq_infilter filter-aware scan planning 能力，IVFFlat RaBitQ 可在安全过滤条件下把过滤判断纳入候选处理路径，减少无效候选 rerank 和 heap fetch。
0.8.0	2026.01.15	新特性发布 pgvector 插件，支持对高维度向量进行相似度搜索。

rds_ai

关于 rds_ai 的详细使用信息，请参见 AI（rds_ai）。

版本	发布时间	更新点
1.4	2026.10.19	新特性新增 ai_summarize（语义摘要）、ai_classify（语义分类）和ai_extract（语义抽取能力）。
1.3	2026.08.24	新特性新增 ai_retrieve（语义检索）、ai_rank（文本排序）和 ai_rag（检索增强生成） AI 函数。其中，ai_rank 接口对候选文本按相关性重新打分排序，配套新增独立的重排 API Key 管理接口 rds_ai.set_rerank_apikey / rds_ai.get_rerank_apikey。预置模型：内置 chat/embed/rank 模型，用户只要设置 api-key 开箱即用，不必手动设置 add_model。新增调用统计 rds_ai.rds_ai_stat_detail，可分接口 / 分模型查看 token 用量、调用次数与失败次数。
1.2	2026.07.16	新特性强化模型类型校验。models[*].type 严格要求小写 chat / embedding，从源头避免模型类型配置错误；历史遗留取值仅在升级脚本中做归一化兼容。收紧受信扩展的权限模型。明确 rds_ai（用户接口）与 rds_ai_sys（内部实现）边界，按用途分层授权——公共执行接口（ai_query / ai_embed / list_model / get_apikey）对普通用户开放，管理 / 统计 / token 类接口授予环境特权角色（Neon 环境为 neon_superuser，否则为 pg_rds_superuser）并带 grant option 以便按需下放。
1.1	2026.06.20	新特性新增元数据批量导入能力。 rds.ai_meta_json GUC 参数：集中配置 API Key、代理（Proxy）、模型列表和默认模型。 rds_ai.load_ai_meta()：一次性加载 API Key、代理（Proxy）、模型列表和默认模型的 JSON 元数据到系统表。
1.0	2026.04.21	新特性发布 rds_ai 插件，支持在 SQL 中调用外部 LLM 服务，提供 rds_ai.ai_query（文本 / 对话生成）与 rds_ai.ai_embed（向量化）两个核心接口。

最近更新时间：2026.10.22 20:01:33

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