关于 Neon
Postgres 上云，按需伸缩
Neon 是基于 PostgreSQL 的 Serverless 云数据库，把存储与计算分离，可按负载自动扩缩，并在无流量时缩容到零（scale-to-zero），按实际用量计费。
它兼容标准 Postgres，并通过 pgvector 扩展支持向量类型与 IVFFlat / HNSW 索引，让开发者用熟悉的 SQL 就能存储与检索嵌入向量。
对 AI 应用而言，Neon 既能当业务数据库，也能作为 RAG 的向量存储，配合分支（branch）能力做预览环境与数据隔离，适合无服务器与边缘部署。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
pgvector 向量检索
在 Postgres 中用 SQL 存检索嵌入向量，支持 HNSW 索引。
scale-to-zero
无流量时自动缩容到零，按实际用量计费省钱。
计算存储分离
独立扩缩计算与存储，弹性应对流量峰值。
数据库分支
像 Git 一样开分支，做预览环境与数据隔 离。
Postgres 兼容
完全兼容标准 SQL 与生态工具，迁移成本低。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
创建 Neon 项目
在 Neon 控制台开通 Serverless Postgres 项目，获取连接串。
启用 pgvector
执行 CREATE EXTENSION vector，为表添加 vector 字段。
写入嵌入向量
把文本嵌入为向量后连同业务数据写入同一行。
向量检索查询
用 <#> 算子做余弦距离排序，检索最近邻接入 RAG。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
Neon 适合做 RAG 向量库吗？
适合轻量与无服务器场景。通过 pgvector 即可用 SQL 存检索向量，且 scale-to-zero 对流量波动大的 AI 应用更省钱；超大规模纯向量检索可考虑专用向量库。
pgvector 支持哪些索引？
pgvector 支持 IVFFlat 与 HNSW 两种索引，HNSW 在查询质量与性能上更优，可在建表时指定。
与同类向量数据库对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | Redis | MongoDB | Elasticsearch | Upstash |
|---|---|---|---|---|
| 数据模型 | 键值 + 向量（Query Engine） | 文档(BSON) + 向量 | 倒排索引 + 向量 | Serverless Redis + 向量 |
| 向量索引 | HNSW（向量集合） | HNSW（Atlas Vector Search） | HNSW（kNN/dense_vector） | DiskANN |
| 部署形态 | 自建 / Redis Cloud | Atlas 全托管 | 自建 / Elastic Cloud | Serverless（按用量） |
| AI 场景 | 语义缓存 / RAG 检索 | RAG + 自动嵌入 | 混合检索 / RAG | 边缘 / 无服务器 RAG |
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