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在当前 AI 应用开发中，开发者常面临向量索引、Embedding 模型和业务数据库技术栈分裂带来的开发、运维和使用成本。针对此痛点，本文深入阐述了阿里云 PolarDB IMCI 如何创新性地将向量能力深度融合到 HTAP 数据库内核中。通过将 HNSW 向量索引实现为列存二级索引，并提供 SQL 原生的 EMBEDDING 表达式，实现了向量数据的自动化生成、索引构建和高效混合检索。文章详细介绍了异步构建机制、优化器智能决策和两阶段召回等技术细节，并通过实际案例和性能测试数据，展示了其在简化 RAG 知识库构建、提升开发效率和查询性能方面的显著优势，为 AI 应用提供了统一高效的数据底座。

文章深入探讨了边缘函数（Edge Functions）在现代全栈开发中的核心价值，指出其作为连接前后端逻辑的关键枢纽，能实现低延迟、高可用、自动扩展的 API 与事件处理。文章首先介绍了 Supabase Edge Functions 基于 Deno 的轻量级无服务器特性及其典型应用场景和便捷的开发体验（CLI 与 Studio 可视化部署）。随后，文章揭示了开源版 Supabase 在 Edge Functions 管理后台方面的“能力断层”，导致自建用户无法获得与 Supabase Cloud 一致的完整功能。针对这一痛点，文章重点阐述了 PolarDB Supabase 的解决方案：通过在公有云托管环境中采用独立实例架构和自主研发的轻量级 FaaS 管理系统，成功补全了开源版的缺失，实现了与 Supabase Cloud 几乎一致的开发体验，同时确保了企业客户对资源、数据和系统的强控制力。文章还提供了详细的体验步骤和结合通义大模型的 AI 会议纪要总结最佳实践，展示了其强大的实用性。