我们做了一个让 AI 开发者「真香」的数据库 - Relyt ONE

作为一名在数据库领域深耕十余年的产品架构师——曾为从金融科技独角兽到大模型明星厂商的各种系统进行扩展——我亲眼目睹了行业向 AI 的剧烈转向。最初只是向量嵌入和 RAG 管道的孤立实验，如今已爆发为成熟的代理架构，这对我们的数据层提出了更高要求。时至 2025 年末，我们不仅仅是存储数据；我们是在为能够跨模态推理、处理实时流、并在无需运维团队彻夜值守的情况下交付洞察的自主智能体进行数据编排。正因如此，我无比激动地为大家揭晓 Relyt ONE——我们从头构建的一款 serverless、兼容 PostgreSQL 的数据库。

我是质变科技技术合伙人魏闯先。在过去的六个月时间里，我们见证了数百家初创公司和 AI 团队放弃他们支离破碎的技术栈——例如用 Elasticsearch 做搜索、DuckDB 做分析、Redis 做缓存——转而投向 Relyt ONE。如今，它每日处理超过 2 亿次 AI 数据查询，从电商聊天机器人中的 RAG 服务，到医疗诊断中解析多模态信息流的智能体。在这个 Agentic AI 势不可挡，而向量数据库因其在生产环境 RAG 应用中的可靠性问题而受到审视的时代，Relyt ONE 不仅仅是又一个工具——它是统一的引擎，让你能够构建既具备扩展性，又不会耗尽资金或精力的 AI 应用。

AI 数据困境：无需再忍受的痛点

如果你正深陷于构建 RAG 管道、代理工作流或融合了 LLM 的 BI 仪表盘，那么你对以下场景一定不陌生：传统设置导致工具链割裂——一个数据库处理向量，另一个处理分析，再加一个缓存层来弥补延迟峰值。查询缓慢拖沓，仪表盘频频告急，过度配置的集群导致成本激增，每一次架构调整都意味着代码库 80%的重构。这不仅是低效——更是创造力的杀手。

再加上 2025 年的现实：AI 工作负载已不再可预测。正如 OpenAI 的 o1 模型和微软的 Copilot 智能体所展示的，代理系统会因多模态输入（文本、图像、音频，甚至来自边缘设备的传感器流）而难以预测地出现峰值。向量嵌入在不良数据上会静默失败，多模态搜索要求跨格式的混合检索，而 serverless 的期望意味着没人再想管理基础设施。根据近期的 InfoQ 趋势，数据工程团队正争先恐后地将 HTAP 与向量能力相结合以支持实时 AI。中小企业和独立开发者已无法承受已成为常态的多语言持久化噩梦。

Relyt ONE 如何提供 AI 原生的数据解决方案

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。

无缝 PostgreSQL 生态：完整的 SQL 兼容性意味着您现有的查询、ORM 和工具可以无缝迁移——没有供应商锁定，没有重写噩梦。利用类似 pgvector 的扩展进行实时生成的嵌入，或在代理流程中利用图支持处理语义关系。正如 Databricks 收购 Neon 所强调的，PostgreSQL 是 2025 年 AI 领域的事实标准，而 Relyt ONE 通过内置的 GPU 加速用于数据库内 ML 操作，进一步强化了这一点。

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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