OceanBase 首款 AI 数据库 SeekDB 概览
OceanBase 在 2025 年 11 月 18 日的年度发布会上正式推出并开源了首款 AI 原生数据库 SeekDB，标志着其在 “Data × AI” 战略下，从传统事务型数据库向 AI 原生数据库的关键跃迁。
1. 核心定位与目标
- AI 原生混合搜索：SeekDB 通过深度融合 AI 推理与数据检索，实现向量、全文、标量以及空间数据的统一混合搜索，能够在一次查询中同时完成语义匹配与传统过滤，提升搜索精度与实时性。
- 大模型与私有数据的实时入口层：旨在成为大模型与企业私有数据之间的“实时入口”，让 AI 应用能够直接在数据库层完成向量检索、RAG（Retrieval‑Augmented Generation）等操作，而无需额外的检索系统。
- 开箱即用、极简部署：只需三行代码或一键安装即可启动，支持低配置机器运行，降低企业上手门槛。
2. 技术特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 多模数据统一存储 | 同时支持向量（用于语义检索）、全文（关键词检索）、标量（数值过滤）以及空间（地理位置）四类数据，数据模型统一，查询语法一致 |
| AI 原生混合搜索引擎 | 采用多阶段检索策略：① 先进行向量相似度过滤；② 再执行全文/标量/空间过滤；③ 最后返回符合业务规则的结果，兼顾搜索质量与系统性能 |
| 兼容 30+ AI 框架 | 内置对 TensorFlow、PyTorch、ONNX、HuggingFace 等主流框架的适配层，开发者可直接在数据库中调用模型进行推理，支持 SQL 与 Python SDK 双接口 |
| ACID 与实时写入 | 保持传统事务型数据库的强一致性（ACID），同时支持向量数据的实时写入，解决了向量库常见的延迟与一致性问题 |
| 开源协议 | 采用 Apache‑2.0 兼容协议，代码在 GitHub（或 OceanBase 官方仓库）公开，社区可自由二次开发与贡献 |
| 可嵌入 OceanBase 4.4 | SeekDB 可独立部署，也可作为 OceanBase 4.4 版本的插件嵌入，实现 TP（事务处理）/AP（分析处理）/AI 三位一体的统一平台 |
3. 部署与使用体验
- 极简化部署：提供 Docker 镜像和一键脚本，默认配置即可在 2 核 4 GB 内存的机器上启动，适合研发环境快速验证。
- 开发者友好：提供 SQL 扩展（
VECTOR_SEARCH、FULLTEXT_SEARCH等）以及 Python SDK，开发者只需编写少量代码即可完成向量索引创建、模型推理调用和混合查询。 - 性能表现：内部基准测试显示，在同等硬件下，SeekDB 的混合搜索延迟比传统向量库降低约 30%，并保持事务写入的 99.9% 可靠性（图文示例中展示了性能对比曲线）。
4. 典型落地场景
| 行业 | 应用案例 |
|---|---|
| 金融 | 通过向量检索结合交易属性过滤，实现实时风险监控与欺诈检测 |
| 通信 | 在用户画像中混合使用地理位置、行为日志与语义向量，实现精准营销 |
| 电商 | 商品搜索同时匹配关键词、图片相似度与价格区间，提高转化率 |
| 其他 | 支持企业内部知识库的 RAG 场景，实现文档检索 + 大模型生成答案的闭环 |
5. 生态与社区
- 开源社区：SeekDB 代码已同步至 GitHub，提供 Issue、Pull Request 机制，官方每月发布一次 Roadmap 与功能更新。
- 生态合作：已与阿里云、华为云等云服务商合作，提供云原生版 SeekDB，支持弹性伸缩与多租户管理。
- 技术文档：官方文档包括快速入门、SQL 扩展手册、Python SDK 示例以及最佳实践指南，帮助企业快速落地 AI 应用。
6. 未来展望
OceanBase 表示，SeekDB 将继续深化 AI 与数据库的融合，计划在后续版本中加入：
总结
SeekDB 是 OceanBase 在 AI 时代推出的首款 AI 原生数据库，围绕“AI 原生混合搜索”实现了向量、全文、标量、空间四模数据的统一存储与检索，并通过兼容多种 AI 框架、保持事务一致性以及极简部署，帮助企业快速构建 AI 驱动的业务系统。其开源、可嵌入 OceanBase 生态的特性，为数据库向 AI 原生范式的转型提供了可落地的技术路径。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！