OceanBase seekdb 是一款开源、轻量级、AI原生的混合搜索数据库，可在一个查询中融合向量、全文、标量与空间数据，实现毫秒级多模态搜索。
1. 主要功能
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混合搜索：单条 SQL 同时完成向量相似、全文关键词、标量过滤、空间查询，并自动重排序
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多模态存储：统一存放标量、向量、文本、JSON、GIS 等数据类型，无需分库分表
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高维向量检索：内置 HNSW/IVF 索引，支持 16 000 维向量、余弦/L2/内积距离，毫秒级响应
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全文检索：BM25 排序，内置 IK、Jieba 等分词器，支持短语、布尔、多字段匹配
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实时写入与事务：继承 OceanBase 事务引擎，ACID 一致，支持并发更新与可串行化隔离
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AI 生态集成：兼容 HuggingFace、LangChain、Dify 等 30+ 主流框架，提供 SQL 与 Python/Java SDK
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嵌入式/服务器双模式：pip install 后秒级启动，最低 1C2G 即可运行，也可横向扩展至分布式集群
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安全与权限：行列级访问控制、加密传输、审计日志，满足金融级合规要求
2. 技术原理
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粗排+精排双阶段检索：先以向量或全文倒排快速缩小候选集，再按融合评分精排，兼顾召回与精度
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Hybrid Index：写入文本后自动调用嵌入模型生成向量，查询时只需写文本条件即可完成语义搜索
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成本地量化：支持 INT8/INT16 向量量化，降低内存 50%+，检索速度提升 2-4 倍
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行列混存+并行执行：分析场景列存加速，点查场景行存快速，优化器自动选择执行路径
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内存-磁盘分层：热向量常驻内存，冷数据自动下沉 SSD，支持百亿级数据水平分片
3. 应用场景
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RAG 知识库：企业 FAQ、客服、研报问答，结合 PowerRAG 解析框架，Token 消耗降低 96%
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语义搜索：商品搜索、以图搜款、文本搜图，理解用户意图，提升转化率
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智能体记忆：为 Agent 提供结构化记忆层，支持多轮对话、个性化推荐与长期记忆分层
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AI 辅助编程：代码语义检索、自动补全、缺陷定位，支持私有代码库离线部署
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金融风控：毫秒级“交易金额+地理位置+行为向量”混合判断，实时拦截欺诈
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边缘 AI：嵌入式部署进手机、IoT 网关，离线也能完成语音/图像检索，联网后增量同步
4. 使用方法
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安装：pip install seekdb
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启动：seekdb server 或嵌入式 python -c "import seekdb; db=seekdb.connect()"
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建表：CREATE TABLE items (id INT PRIMARY KEY, txt TEXT, vec VECTOR(768), price FLOAT, loc POINT);
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写数据：INSERT INTO items VALUES (1, 'OceanBase AI 数据库', AI_EMBED('AI 数据库'), 0, POINT(120,30));
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混合查：SELECT id, txt
FROM items
ORDER BY HYBRID_SCORE(vec <=> AI_EMBED('AI 原生'), txt MATCH '数据库', price < 1000) DESC
LIMIT 10; -
框架调用：LangChain 中替换向量库为 SeekdbVector，三行代码即可把私有知识接入大模型
5. 适用人群
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AI 算法/应用开发者：需快速搭建 RAG、Agent、语义搜索，无需维护多套系统
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数据平台工程师：希望用一套数据库同时处理事务、分析与 AI 负载，降低架构复杂度
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金融/电信/政务 DBA：对实时一致性、权限合规、高可用有严苛要求的场景
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边缘与 IoT 厂商：需要在低功耗设备上离线运行语义检索的嵌入式开发者
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初创与高校团队：资源有限，需要开源、轻量、可弹性扩展的 AI 数据底座
6. 优缺点介绍
优点
✓ 开箱即用：1C2G 起步，pip 安装秒级启动，嵌入式/服务器随心切换
✓ 混合查询一次完成：无需向量库+搜索引擎+关系库拼接，延迟降低 30%-90%
✓ 开源 Apache 2.0：可商用、可二次开发，社区活跃，文档与示例齐全
✓ 超高兼容：MySQL 协议、SQL 语法零改造迁移；30+ AI 框架官方集成
✓ 金融级稳定：OceanBase 十五年分布式技术沉淀，ACID、备份、容灾内置
优点
✓ 开箱即用：1C2G 起步，pip 安装秒级启动，嵌入式/服务器随心切换
✓ 混合查询一次完成：无需向量库+搜索引擎+关系库拼接，延迟降低 30%-90%
✓ 开源 Apache 2.0：可商用、可二次开发，社区活跃，文档与示例齐全
✓ 超高兼容：MySQL 协议、SQL 语法零改造迁移；30+ AI 框架官方集成
✓ 金融级稳定：OceanBase 十五年分布式技术沉淀，ACID、备份、容灾内置
缺点
✗ 生态仍在扩张：相比传统 PG+pgvector 方案，第三方插件与可视化工具尚待丰富
✗ GPU 加速暂未开放：当前版本向量检索仅 CPU 执行，超大规模场景需横向扩展节点
✗ 云托管服务区域有限：海外区域节点正在部署，部分地域需自建集群
✗ 生态仍在扩张：相比传统 PG+pgvector 方案，第三方插件与可视化工具尚待丰富
✗ GPU 加速暂未开放：当前版本向量检索仅 CPU 执行，超大规模场景需横向扩展节点
✗ 云托管服务区域有限：海外区域节点正在部署，部分地域需自建集群
分类标签推荐：
数据库、AI原生、混合搜索、向量检索、全文检索、开源、嵌入式、RAG、Agent、金融级
数据库、AI原生、混合搜索、向量检索、全文检索、开源、嵌入式、RAG、Agent、金融级
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