开源数据库软件与服务提供商Percona近日宣布，Percona Search for MongoDB正式全面可用（GA）。该产品使企业能够在自有基础设施内运行全文搜索、向量搜索和混合搜索，将本地优先的自动嵌入向量生成与基于Operator的部署方式相结合，帮助团队按自身条件将搜索能力投入生产环境。
随着企业对敏感业务信息的搜索需求增长，数据在何处处理成为关键约束。生成嵌入向量通常需要依赖外部服务，按token计费的模式会随数据量和查询量同步上升。对于数据管理政策严格的组织而言，这种外部依赖往往导致项目在进入生产阶段前停滞。此外，团队还需自行处理搜索索引的备份、恢复、扩缩容与监控。
Percona Search for MongoDB构建于MongoDB的向量、全文及混合搜索引擎mongot之上，并与Percona Server for MongoDB（PSMDB）集成，当前可与Percona Operator配合使用。对Percona Backup for MongoDB（PBM）和Percona Monitoring and Management（PMM）的支持已列入路线图，未来团队可使用与数据库相同的工具管理搜索层。
该产品主要面向运行自管理MongoDB环境的企业，尤其是具有严格数据驻留要求的组织，以及希望在生产应用中添加搜索能力的现有Percona用户。核心功能包括：兼容OpenAI接口的本地嵌入生成，支持Ollama、vLLM、LocalAI以及集群内Hugging Face TEI模型，且不收取按token计费的服务费用；不锁定嵌入模型厂商，偏好托管生成的企业也可通过Hugging Face Inference API、Azure OpenAI或OpenAI访问超过2000个模型；支持气隙环境，在配置本地嵌入提供商后，文档文本保留在集群内，搜索无需对外网络访问；由Percona Operator管理搜索层的部署与扩缩容。
Percona首席执行官Peter Farkas表示，对许多组织而言，添加向量搜索意味着将数据发送到政策不允许的位置，大量项目因此止步；搜索应当与其所运行的数据库遵循同等水平的控制标准。Percona Search for MongoDB将嵌入向量保留在客户自有环境中，使搜索能够自由运行且不受厂商锁定。
此次发布反映出企业AI基础设施需求的一个变化方向：向量搜索正从托管服务向自管理、可控部署迁移，数据驻留与成本可预测性成为企业选型的核心考量。对于已采用开源数据库栈的团队，搜索层与数据库层工具链的统一，有望降低运维复杂度。
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