OceanBase seekdb

OceanBase seekdb是专为AI时代设计的原生数据库，通过三行代码实现百亿级多模数据检索，大幅降低AI应用开发门槛。

收录时间：

2025-11-24

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OceanBase seekdb

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蚂蚁集团OceanBase发布AI数据库 seekdb，如何实现百亿级数据毫秒检索？

2025年11月18日，蚂蚁集团旗下国产原生分布式数据库OceanBase在年度发布会上正式开源了其首款AI数据库——OceanBase seekdb（简称seekdb）。这款产品被誉为数据库领域的”范式跃迁”，标志着数据库从传统”业务支撑系统”迈向”AI原生数据入口”的重要转变。

1 OceanBase seekdb是什么？

OceanBase seekdb是OceanBase基于”Data×AI”战略推出的AI原生数据库，而非传统数据库的功能叠加产品。据OceanBase CEO杨冰介绍，”seekdb不是传统数据库的功能叠加，而是专为AI时代重构的AI原生数据库”。它的核心目标是成为大模型与私有数据融合计算的”实时入口层”，让开发者能够更轻松地构建和部署AI应用。这一产品发布背景源于企业对AI应用开发的迫切需求。

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根据Gartner预测，到2028年，支持生成式AI的数据库支出将达2180亿美元，占市场74%。但MIT研究显示，超95%的企业AI项目因多模态数据割裂、系统链路冗长、权限管理复杂而难以落地。seekdb正是为了解决这些痛点而设计。

与普遍观点相反，杨冰认为”AI的真正瓶颈不在模型，而在数据”。特别是在高敏感场景下，如金融和政务领域，AI需要在毫秒级完成实时推理，并安全融合私有数据。传统架构依赖多系统拼接数据链路，不仅复杂低效，还易引发权限混乱与延迟风险。

2 seekdb的主要功能和特点

2.1 AI原生混合搜索能力

seekdb的核心突破在于其多模融合搜索能力。它支持在一个查询中融合向量检索、全文搜索与标量过滤，采用”粗排+精排”多阶段检索机制，在保证低延迟的同时提升检索精度。具体来说，seekdb支持：

向量检索：捕捉语义相似性，支持稠密和稀疏向量
全文检索：获取精确关键词匹配
标量过滤：在结构化数据上保证精确性
空间地理搜索：关联上下文与位置信息

这种混合搜索能力使开发者能够通过原生SQL及Python SDK，同步完成结构化过滤、关键词匹配与向量语义计算，无需跨多个系统调用。

2.2 极简部署与开箱即用

seekdb在部署体验上做了重大优化，大幅降低了使用门槛。其最低起步配置仅需1核CPU、2GB内存，支持pip install一键安装、秒级启动，兼容嵌入式与客户端/服务器双部署模式。实际测试中，开发者可以通过以下方式快速部署：

# Docker部署方式
docker run -d --name seekdb -p 8080:8080 oceanbase/seekdb:latest

# pip安装方式
pip install seekdb

这种设计使得seekdb可以轻松集成至智能Agent、开发工具链或本地应用中，大幅降低AI应用的工程门槛。

2.3 深度兼容AI生态

seekdb深度融合了AI推理与数据处理，兼容Hugging Face、LangChain等30余种主流AI框架。这意味着开发者可以在不改变现有技术栈的情况下，无缝集成seekdb到他们的AI应用中。具体兼容性包括：

全面支持MCP（Model Context Protocol）协议
提供Python、Java SDK及MySQL协议接口
可无缝接入Dify、Coze、LangChain、LlamaIndex等主流AI框架

2.4 智能自运维能力

seekdb引入了AI驱动的自动化运维功能，能够实时监控数据库运行状态，自动完成参数调优、慢查询优化和故障预警。实测表明，seekdb可将一条包含3层子查询、未加索引的慢查询从5.2秒优化至0.1秒。这些智能功能包括：

自动慢查询分析与优化建议生成
基于业务场景的动态参数调整
AI智能分片与负载均衡
故障预警与自愈机制

3 如何使用seekdb？（详细操作指南）

3.1 快速入门：三行代码构建AI应用

seekdb最引人注目的特性是其”三行代码”快速启动能力。以下是基本使用示例：

import seekdb

# 创建SeekDB客户端
client = seekdb.Client()

# 执行搜索查询
results = client.search("你的查询请求")

这种极简API使得即使是初学者也能快速构建基本的AI应用。

3.2 完整应用开发示例

对于更复杂的应用场景，以下是构建智能商品推荐系统的完整示例：

import pyseekdb

# 连接SeekDB
client = pyseekdb.Client()

# 创建或获取集合（类似数据表）
collection = client.get_or_create_collection("product_database")

# 添加商品数据
collection.upsert(
    documents=[
        "Laptop Pro with 16GB RAM, 512GB SSD, and high-speed processor",
        "Gaming Laptop with 32GB RAM, 1TB SSD, and high-performance graphics",
    ],
    metadatas=[
        {"category": "laptop", "ram": 16, "storage": 512, "price": 12000},
        {"category": "laptop", "ram": 32, "storage": 1000, "price": 25000},
    ],
    ids=["1", "2"]
)

# 混合搜索：向量搜索+关系过滤+全文检索
results = collection.query(
    query_texts=["powerful computer for professional work"],  # 向量搜索
    where={"category": "laptop", "ram": {"$gte": 16}},         # 关系过滤
    where_document={"$contains": "RAM"},                       # 全文检索
    n_results=2
)

这个示例展示了如何仅用少量代码实现复杂的多模态搜索功能。

3.3 嵌入式与服务器模式

seekdb支持两种主要部署模式： 嵌入式模式：适用于本地开发和轻量级应用

client = pyseekdb.Client(path="./seekdb", database="test")

服务器模式：适用于生产环境

client = pyseekdb.Client(
    host="127.0.0.1",
    port=2881,
    database="test",
    user="root",
    password=""
)

这种灵活性使得seekdb既能用于快速原型开发，也能支撑企业级生产应用。

4 seekdb的官方地址与获取方式

官方网站：https://www.oceanbase.ai/
GitHub仓库：https://github.com/oceanbase/seekdb
文档地址：https://seekdb.io/docs

seekdb以Apache 2.0协议全球开源，开发者可自由使用、修改和扩展，无需支付任何费用。对于需要企业级支持的用户，OceanBase计划于2026年2月2日推出商用LTS（长期支持）版本。

5 seekdb vs 竞品对比分析

为了更清晰地展示seekdb与市场同类产品的差异，以下从多个维度进行对比分析：

特性对比	OceanBase seekdb	传统向量数据库	通用数据库+AI插件
架构设计	AI原生一体化架构	专注向量检索	功能叠加式
混合搜索	🔥原生支持向量+全文+标量	有限支持	需要多系统组合
部署复杂度	⭐极简，1核2G可运行	中等	高（需集成多个组件）
开源协议	Apache 2.0（完全开源）	各不一致	混合模式
AI生态集成	🔥深度兼容30+主流框架	需要适配	需要额外开发
典型适用场景	企业级AI应用、复杂检索	纯向量搜索	传统业务系统

从性能角度看，根据VectorDBBench测试结果，OceanBase在向量性能上远超pgvector、ElasticSearch等传统解决方案。特别是在处理百亿级多模数据时，seekdb的混合检索优势更加明显。

6 seekdb的典型应用场景

6.1 企业知识库与RAG应用

seekdb非常适合构建检索增强生成（RAG） 应用。中国联通基于seekdb的混合搜索构建了统一AI知识库，有效解决了私有文档的权限管理与高效检索难题。在这一场景中，seekdb提供以下价值：

智能文档解析与向量化
精准的语义检索能力
权限管控与安全隔离
与企业现有系统的无缝集成

6.2 AI Agent开发

对于智能体应用，seekdb能够为AI Agent提供实时数据支持。蚂蚁百宝箱基于混合搜索实现智能体的实时在线搜索，显著提升了信息获取的精准性与响应效率。在这一场景下，seekdb支持：

实时数据访问与检索
多模态数据处理
复杂决策的数据支持
高并发与低延迟响应

6.3 个性化推荐系统

在推荐系统场景中，seekdb可以基于向量相似度计算实现个性化推荐。当发起推荐请求时，系统会基于用户特征进行相似度计算，返回与用户可能感兴趣的物品作为推荐结果。典型应用包括：

电商商品推荐
内容个性化推送
社交匹配推荐
饭店/景点推荐

7 seekdb能为用户带来的价值

7.1 技术层面价值

从技术角度看，seekdb为用户带来多重价值：

极简开发体验：将复杂的AI应用开发简化为几行代码，大幅降低技术门槛
架构简化：多模融合一体化架构，避免维护多个异构系统
性能提升：百亿级数据毫秒响应，满足实时AI推理需求
成本优化：超强压缩技术显著降低存储成本，内存成本可降低95%

7.2 业务层面价值

在业务层面，seekdb帮助企业：

加速AI落地：缩短AI应用从概念验证到生产部署的周期
降低运维复杂度：AI驱动的自运维能力减少对专业DBA的依赖
保障数据安全：尤其适合金融、政务等高敏场景的数据处理
支持业务创新：为探索新型AI应用提供技术基础

8 seekdb最新重大更新动态（2025年11月）

2025年11月18日，OceanBase在年度发布会上正式开源发布seekdb，这是该产品最重要的近期更新。此次发布的主要内容包括：

核心产品开源：seekdb以Apache 2.0协议全面开源，全球开发者可免费下载使用
新域名启用：同步启用oceanbase.ai域名，体现OceanBase在AI领域的战略聚焦
生态工具发布：同步开源PowerRAG智能文档解析框架与PowerMem分层记忆架构
一体化版本预告：宣布OceanBase 4.4一体化融合版本，首次将TP、AP与AI能力集成于单一内核

此次更新标志着OceanBase正式从”分布式数据库专家”向”AI时代数据底座提供者”转型。据杨冰透露，OceanBase的”Data×AI”战略将加速推进，未来将继续在AI原生混合搜索、多模融合、TP/AP/AI一体化等方向突破。

9 常见问题FAQ解答

9.1 seekdb是否需要付费？

不需要。seekdb已以Apache 2.0协议完全开源，开发者可免费使用、修改和分发。对于需要企业级技术支持的用户，OceanBase计划于2026年2月2日推出商用LTS版本，但核心功能将持续开源。

9.2 seekdb的性能如何？能否处理百亿级数据？

根据官方介绍和开发者实测，seekdb能够轻松应对百亿级多模数据检索。其混合搜索能力在低延迟的同时提升精度，已在中国联通、蚂蚁百宝箱等大型企业中成功落地。

9.3 如何开始使用seekdb？

最简单的开始方式是使用pip安装：

pip install seekdb

然后通过三行代码即可快速体验基本功能。详细教程可参考官方文档https://seekdb.io/docs。

9.4 seekdb与传统数据库有何本质区别？

传统数据库主要专注于数据的”存储”和基本管理，而seekdb能”理解”数据语义。OceanBase CEO杨冰指出：”传统数据库只’存’数据，而seekdb能’理解’数据语义，混合搜索正是AI原生数据库的关键分水岭”。

9.5 是否需要有AI背景才能使用seekdb？

不需要。seekdb的设计目标就是让非AI专家也能快速构建AI应用。通过高级抽象和简洁API，开发者只需熟悉基本的Python或SQL即可上手。不过，对于高级功能，一定的AI知识会有帮助。

10 总结

OceanBase seekdb作为国产数据库在AI时代的重要创新，代表了一种范式跃迁——从传统数据库的”业务支撑系统”迈向”AI原生数据入口”。它的核心价值在于解决了AI应用开发的关键瓶颈：数据处理的复杂性、系统集成的困难性以及高性能检索的需求。

seekdb的三大突出优势包括：AI原生混合搜索能力（多模数据统一处理）、极简部署体验（三行代码快速启动）以及深度生态兼容（支持30+主流AI框架）。这些特点使得它特别适合正在探索AI应用的企业和开发者。随着2025年11月的正式开源，seekdb已向全球开发者社区开放，这将进一步加速其生态发展和功能完善。对于寻求降低AI应用开发门槛、处理海量多模数据的企业，seekdb无疑是一个值得重点关注和尝试的解决方案。

正如OceanBase CTO杨传辉所言：”向量搜索只是AI数据库的初级阶段，迟早都会演进成混合搜索，能不能支持混合搜索，就是AI数据库核心能力的分水岭”。seekdb在这一领域的先行者优势，可能为国产数据库在AI时代的全球竞争中赢得重要位置。