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轩辕琳芳 发表于 5 天前

告别拼凑：记忆、检索与AI数据引擎的一站式技术栈解析（一）

<p>作者：傅榕锋，OceanBase 高级技术专家</p>
<h2 id="ai-开发者需要什么样的数据库"><strong>AI 开发者需要什么样的数据库</strong></h2>
<p>在开始正式话题前，我们不妨先思考一个问题： AI 时代下开发者需要什么样的数据库？</p>
<p>自本世纪初以来数据库需求的演变历程。Web 2.0及业务在线化的时代，强调的是一个可靠、精确的记录系统，能够精准地记录每一笔交易数据，满足典型的事务处理（TP）需求。进入移动互联网和数据智能化时代后，随着数据量的爆发式增长，海量数据分析的需求成为主流。这时，分析型（AP）数据库开始占据重要位置。AI 时代的真正到来，驱动数据库不仅要支持查询和分析功能，更需具备理解和推理的能力。</p>
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<h3 id="ai-时代开发者的痛点"><strong>AI 时代开发者的痛点</strong></h3>
<p>作为数据库从业者，我们需要深入分析 AI 时代下开发者对数据库的具体需求。</p>
<p><strong>数据类型的多维化</strong>：在传统数据库中，图片、视频、音频仅能被存储而难以有效利用。借助 AI 模型的帮助，这些非结构化数据可以转化为可检索的形式，如通过嵌入模型转换为向量，或使用大语言模型提取文本描述和标签，从而将非结构化数据转变为结构化或半结构化数据以实现高效检索。</p>
<p><strong>性能与规模的极致化</strong>：鉴于向量数据对内存和磁盘资源的高占用特性，在成本与性能之间寻求最佳平衡显得尤为关键。为此，亟需采用高效的算法，以优化召回率与资源成本之间的权衡关系。</p>
<p><strong>智能处理的内生化</strong>：例如，在 RAG 场景中，文档需先进行切片并生成向量，这通常涉及向量数据库、文档型数据库以及事务型数据库的联合使用。为了简化这一流程，理想的解决方案是让数据库自身承担更多的标准化数据处理任务，减少开发者的负担。</p>
<p><strong>开发流程的敏捷化</strong>：目标是让开发者更加专注于业务逻辑本身，而非陷入复杂的数据处理流程之中。</p>
<h3 id="ai-时代的理想数据库"><strong>AI 时代的理想数据库</strong></h3>
<p>基于上述痛点，AI 时代的理想数据库应具备以下四个特征。</p>
<ul>
<li>多模态支持：提供统一的平台，支持多种数据类型，包括但不限于向量、全文、标量、 JSON 格式。</li>
<li>高性能引擎：针对 AI 工作负载进行优化，确保在控制成本的前提下实现最优性能表现。</li>
<li>智能化集成：内置 AI 运行时环境，使数据库可以直接执行复杂的智能处理任务，减少对外部系统的依赖。</li>
<li>简易操作：设计直观易用的界面和工具，降低非专业开发者的使用门槛，促进更多领域专家参与到数据处理工作中。</li>
</ul>
<p>综上所述， AI 时代我们期待的数据库应该是强大、智能、一体化的，是数据与 AI 融合的平台。</p>
<h2 id="ai原生的一体化数据库是否存在"><strong>AI原生的一体化数据库是否存在</strong></h2>
<p>正所谓“需求决定市场”，契合AI时代理想数据库特质的产品必然会出现。而就目前来看，OceanBase 新发布的 seekdb 已率先落地，不仅具备了相关核心能力，更在快速迭代中持续进化。</p>
<h3 id="混搜架构的轻量级多模态的ai原生数据库"><strong>混搜架构的轻量级、多模态的AI原生数据库</strong></h3>
<p>OceanBase seekdb 是一款面向 AI 场景的轻量级、多模态的原生数据库，专为支持混合搜索、上下文理解与智能数据处理而设计。其整体架构分为五个核心层级，实现从数据存储到查询执行的全链路优化。</p>
<p><strong>1. 统一应用接口层。</strong></p>
<p>seekdb提供基于 SQL 的统一查询语言，兼容标准 SQL 语法，支持多模态数据的联合查询。同时，提供面向开发者的 Python SDK，具备简洁易用的 API 接口，支持 skip-by-list 等高效检索模式，显著降低开发者使用门槛。</p>
<p><strong>2. 支持混合负载的多模计算层。</strong></p>
<p>继承自 OceanBase 的成熟优化器体系，seekdb具备强大的查询规划与执行能力，在混合检索场景中，会自动进行自适应执行和查询优化，能够根据查询条件自动选择最优执行路径。同时，支持混合负载自适应执行、AI 函数调用、ACID 事务保障及灵活 UDF 扩展，满足复杂业务需求。</p>
<p><strong>3. 多模数据层。</strong></p>
<p>支持多种数据类型统一存储，实现“存即能检”，打破传统系统中不同数据类型需分库管理的局限。包括：</p>
<ul>
<li>关系表（传统结构化数据）</li>
<li>向量（Embedding 向量）</li>
<li>文本（原始文本内容）</li>
<li>JSON（半结构化数据）</li>
<li>GIS（地理空间数据）</li>
<li>数组、位图等扩展类型</li>
</ul>
<p><strong>4. 多模索引层。</strong></p>
<p>构建业界领先的多模索引体系，支持的索引类型如下。</p>
<ul>
<li>向量索引：高效支持近邻搜索（ANN），兼顾精度与性能。</li>
<li>全文索引：支持中文分词与语义匹配。</li>
<li>混合索引：结合向量与标量条件进行联合检索。</li>
<li>JSON 索引：加速嵌套字段查询。</li>
<li>二级索引、GIS 索引：满足多样化查询需求。</li>
</ul>
<p>支持多索引协同查询，在一次请求中完成跨模态数据的融合检索。</p>
<p><strong>5. 部署模式层。</strong></p>
<ul>
<li>服务器模式：传统集群部署，适用于高并发、大规模生产环境。</li>
<li>嵌入式模式：以库的形式内嵌于应用程序中，生命周期与应用一致，适合边缘计算、AI 应用快速构建等轻量化场景。</li>
</ul>
<p>OceanBase seekdb 通过“统一接口 + 多模存储 + 智能索引 + 灵活部署”的一体化设计，实现了对 AI 工作负载的端到端支持，真正做到了“一个数据库，搞定所有数据”。</p>
<p></p>
<h3 id="快速构建更灵活更轻量不止于-sql"><strong>快速构建：更灵活、更轻量、不止于 SQL</strong></h3>
<p>OceanBase seekdb 不仅具备强大的功能，更在易用性和部署灵活性上进行了深度优化，助力开发者快速构建 AI 应用。</p>
<p><strong>1. 更灵活：双运行模式，适配多样场景。</strong></p>
<ul>
<li>服务器模式：适用于企业级、高可用、分布式部署。</li>
<li>嵌入式模式：直接集成到 #Python 应用中，无需独立部署数据库服务，极大简化开发流程，特别适合 RAG、Agent、智能问答等轻量级 AI 应用。</li>
</ul>
<p><strong>2. 更轻量：极简资源占用，轻松跑起基准测试。</strong></p>
<p>单实例仅需 1C2G 内存即可运行 VectorDBBench 基准测试，相比传统数据库，资源消耗更低，启动更快，非常适合本地调试、原型验证和边缘部署。</p>
<p><strong>3. 不止于 SQL：引入 Schemaless SDK。</strong></p>
<p>引入 Schemaless SDK，开发者无需定义表结构即可直接插入和查询数据，提升开发灵活性。</p>
<h3 id="使用seekdb快速创建rag应用"><strong>使用seekdb快速创建RAG应用</strong></h3>
<p>下面我们演示一下如何使用 seekdb 快使创建一个 RAG 应用。</p>
<h4 id="第一步三行代码快速创建一个知识库setup"><strong>第一步：三行代码快速创建一个知识库（SETUP）</strong></h4>
<ol>
<li>导入 pyseekdb 模块，启用 seekdb 的 Python SDK。</li>
<li>初始化客户端实例，参数为空表示采用嵌入式模式，数据库生命周期与应用绑定，无需独立部署服务。</li>
<li>创建知识库并定义为 Collection。</li>
</ol>
<p></p>
<h4 id="第二步批量插入文档片段insert"><strong>第二步：批量插入文档片段（INSERT）</strong></h4>
<p>功能说明：</p>
<ul>
<li>调用 upsert() 函数批量插入文档内容（documents）。</li>
<li>同时关联元数据（metadatas），包括分类、内存、存储、价格等结构化信息。</li>
<li>显式指定文档 ID（ids），便于后续检索与更新。</li>
</ul>
<p>关键特性：</p>
<ul>
<li>用户仅需提供原始文本和元数据，无需手动调用嵌入模型生成向量。</li>
<li>数据库内部自动调用内置的嵌入模型，将文本转换为向量并存储。</li>
</ul>
<p>AI 能力下沉至数据库，开发者无需关注向量化过程，seekdb 自动完成文本 → 向量的转换，实现“透明化”处理。</p>
<p></p>
<h4 id="第三步混合检索精准召回query"><strong>第三步：混合检索，精准召回（QUERY）</strong></h4>
<p>查询维度分析：</p>
<ul>
<li>query_texts：输入自然语言文本，触发向量检索，用于语义匹配。</li>
<li>where：设置关系型过滤条件，如 category == laptop 和 ram >= 16，实现精确筛选。</li>
<li>where_document：基于全文索引进行关键词匹配，要求文档内容包含 “RAM”。</li>
<li>n_results：限制返回结果数量为 2 条。</li>
</ul>
<p>实现机制：</p>
<ul>
<li>查询时，seekdb 内部自动将 query_texts 输入传递给嵌入模型，生成查询向量。</li>
<li>结合向量索引、全文索引、二级索引等多种索引执行混合检索。</li>
<li>最终返回满足所有条件的最相关结果。</li>
</ul>
<p></p>
<h4 id="第四步效果展示"><strong>第四步：效果展示</strong></h4>
<p>输入检索条件为：需要一个 12 GB内存以上的高性能笔记本。运行后输出结果如下图所示，</p>
<p></p>
<p>召回结果分析如下。</p>
<ul>
<li>第一条：16GB 内存、512GB 固态的专业笔记本，完全满足“高性能 + 16GB 以上内存”的要求。</li>
<li>第二条：32GB 内存、1TB 固态的游戏本，虽非专业用途但性能卓越，符合语义意图。</li>
</ul>
<p>该案例模拟了典型的 RAG 场景，用户只需输入自然语言问题，系统即可自动完成文本向量化、多条件联合检索、高精度召回。全流程由数据库内核统一处理，极大简化了开发复杂度,真正实现“让开发者专注于业务，而非数据处理”。</p>
<p>欢迎亲自上手试用：https://github.com/oceanbase/seekdb。当前版本支持 Linux 平台下的嵌入式模式运行，Windows 和 macOS 版本将在近期和大家见面。可访问 oceanbase.ai 获取样例代码，支持本地测试与快速验证。</p>
<h3 id="sql-直接调用-ai-的原生体验"><strong>SQL 直接调用 AI 的原生体验</strong></h3>
<p>OceanBase seekdb 不仅是一个支持多模态数据存储与混合检索的数据库，更致力于将 AI 能力深度集成于数据库内核，实现“SQL 直接调用 AI”的原生体验。</p>
<p>seekdb AI Inside 的内置处理除了 AI_EMBED 方法外，还引入 AI_RERANK 和 AI_COMPLETE，可以实现数据分析自动化、特征提取、智能内容生成、语义搜索增强、结果优化等效果。在 seekdb 中使用可以构建从粗排到精排的高效分层混合检索处理流程。该流程分为四个阶段。</p>
<p><strong>阶段1：标量过滤（Scalar Filtering）</strong>。在全量数据集上首先执行关系型条件过滤（如 category = 'laptop', ram >= 16），缩小候选集过滤范围。</p>
<p><strong>阶段2：向量搜索（Vector Search）</strong>。对过滤后的候选集执行向量相似度检索，基于语义匹配找出最相关的文档，使用近邻搜索算法（ANN）高效完成高维向量比对。</p>
<p><strong>阶段3：全文搜索（Full-text Search）</strong>。在候选集中进一步执行关键词匹配，确保结果包含用户关心的关键信息（如 "RAM"），支持中文分词与模糊匹配，提升召回精度。其中标量、向量、全文的过滤顺序取决于优化器。</p>
<p><strong>阶段4：粗排 → 精排 → 大模型重排</strong>。经过以上过滤后得到粗排的结果，此时再去调用 AI_RERANK，数据库会直接调用 RERANK 模型进行精排，精排结束后，通过调用 AI_COMPLETE 即可调用大模型，大模型会直接进行回答。以上所有的 AI 标准操作流程都在数据库中进行，开发者只需在查询中添加相应函数，即可让数据库自动调用大模型对数据进行处理，显著提升用户体验。</p>
<p></p>
<h3 id="oceanbase--seekdb-适用场景"><strong>OceanBaseseekdb 适用场景</strong></h3>
<p>OceanBase seekdb 作为一款轻量级、多模态、AI 原生的数据库，凭借其统一存储、混合检索、内嵌 AI 能力 和嵌入式部署支持，在多个新兴与传统智能化场景中展现出显著优势。以下是其典型的适用场景。</p>
<h4 id="1替代三库并行降本增效"><strong>1.替代“三库并行”，降本增效</strong></h4>
<p>在 RAG 架构中，传统方案通常需要同时维护三类数据库。</p>
<ul>
<li>向量数据库存储文本嵌入向量。</li>
<li>文档数据库保存原始文本内容。</li>
<li>关系型数据库管理元数据（如分类、时间、权限等）。</li>
</ul>
<p>这种“三库并行”模式不仅带来高昂的运维复杂度，还导致资源重复占用（三份独立实例），难以在资源受限的本地或边缘环境中落地。seekdb 通过单一数据库统一承载向量、文本与结构化元数据，实现一次写入，多路索引（向量索引 + 全文索引 + 二级索引）、统一查询接口，支持混合条件过滤、极低资源开销（1C2G 即可运行），适合个人本地知识库、中小企业内部知识管理系统、边缘侧智能问答应用等。</p>
<h4 id="2语义搜索引擎打破模态壁垒"><strong>2.语义搜索引擎，打破模态壁垒</strong></h4>
<p>seekdb 的多模态能力使其天然适配跨模态语义搜索场景。无论是文本、图片、音频还是视频，均可通过嵌入模型转化为统一的向量表示，并结合元数据进行联合检索，通过统一向量 + 元数据 + 全文的混合检索框架，打破模态壁垒。典型应用包括：以图搜图、音频内容检、视频片段语义匹配、多媒体资产管理系统。</p>
<h4 id="3agentic-ai-应用保证数据一致性"><strong>3.Agentic AI 应用，保证数据一致性</strong></h4>
<p>在 Agentic AI（智能体）场景中，Agent 需要频繁执行上下文感知的混合检索，比如结合用户历史行为（标量过滤）、匹配任务目标语义（向量搜索）、检索相关文档片段（全文匹配）。seekdb 的原生混合检索引擎与内嵌 AI 函数能够高效支撑此类复杂查询，避免外部服务调用带来的延迟与一致性问题。适用于任务型对话系统、自主决策机器人、智能工作流引擎等应用场景。</p>
<h4 id="4ai-辅助编程提升质量降低成本"><strong>4.AI 辅助编程，提升质量，降低成本</strong></h4>
<p>AI 编程助手存在云端 + 客户端双端检索需求，传统方案面临两大挑战。</p>
<ul>
<li>架构割裂：云端使用多源召回（向量+全文+语法树），客户端依赖轻量插件（如 SQLite + 向量扩展），两套系统逻辑不一致。</li>
<li>性能瓶颈：通用数据库缺乏专业向量索引与优化器，召回效果与效率受限。</li>
</ul>
<p>seekdb 提供统一的 SDK 与查询接口，可使云端与客户端使用同一套 API，且客户端在嵌入式模式下仍具备专业级向量检索能力。seekdb还支持代码语义搜索、API 推荐、错误修复建议等高级功能。通过这些能力统一技术栈，提升召回质量，降低双端开发与维护成本。</p>
<h4 id="5企业应用智能化丝滑升级"><strong>5.企业应用智能化丝滑升级</strong></h4>
<p>对于大量仍在使用 MySQL 的传统企业应用，seekdb 提供了一条平滑演进路径：</p>
<ul>
<li>高度兼容 MySQL 协议，现有应用可无缝迁移。</li>
<li>迁移后即可获得 向量检索、全文搜索、JSON 支持等 AI 原生能力。</li>
<li>为未来引入 RAG、智能报表、自动化分析等 AI 功能奠定数据基础。</li>
</ul>
<p>因此，MySQL 到 OceanBase 的迁移是“最丝滑”的路径之一。seekdb 作为其轻量化延伸，进一步降低了企业智能化转型的技术门槛。</p>
<h4 id="6端侧应用智能化的理想选择"><strong>6.端侧应用智能化的理想选择</strong></h4>
<p>随着终端设备算力提升，越来越多智能应用向端侧迁移。seekdb 的嵌入式部署能力使其成为端侧智能数据库的理想选择：</p>
<ul>
<li>资源占用极低（1C2G 可运行）。</li>
<li>支持离线向量检索与语义理解。</li>
<li>生命周期与应用绑定，无需独立服务进程。</li>
<li>让端侧应用具备“本地大脑”，减少对云服务的依赖。</li>
</ul>
<p>典型场景包括：</p>
<ul>
<li>智能家居设备中的本地知识问答。</li>
<li>工业机器人中的实时故障诊断。</li>
<li>移动端个人助理的上下文记忆管理。</li>
<li>车载系统的本地语义导航。</li>
</ul>
<h2 id="从轻到重从简到繁-ai-应用快速迭代的理想基础设施"><strong>从轻到重、从简到繁： AI 应用快速迭代的理想基础设施</strong></h2>
<p>在 AI 应用快速迭代的背景下，开发者面临从原型验证、开发测试到生产部署的多阶段需求。OceanBase 与 seekdb 的深度融合，构建了一套覆盖全生命周期、支持平滑演进的弹性数据库架构，能够满足不同阶段、不同规模场景下的灵活部署需求。</p>
<h3 id="原型验证与开发测试阶段嵌入式模式seekdb"><strong>原型验证与开发测试阶段：嵌入式模式（seekdb）</strong></h3>
<p>在项目初期，开发者通常需要快速验证 AI 模型效果或构建最小可行产品（MVP）。此时可采用 seekdb 嵌入式模式：</p>
<ul>
<li>将 libseekdb.so 动态库直接集成至应用中，作为本地数据库运行。</li>
<li>数据库生命周期与应用绑定，启动即用，关闭即销毁。</li>
<li>无需独立部署服务，极大简化环境搭建流程。</li>
<li>支持向量、文本、JSON 等多模态数据存储与混合检索。</li>
</ul>
<p>嵌入式模式适用于个人开发者快速原型开发、端侧智能应用（如移动端、机器人）、本地调试与算法验证等场景。</p>
<h3 id="测试与小规模生产环境单机部署模式"><strong>测试与小规模生产环境：单机部署模式</strong></h3>
<p>当应用进入测试或小规模上线阶段，可迁移到单机部署模式：</p>
<ul>
<li>启动独立的 seekdb 进程，提供服务端接口。</li>
<li>支持多客户端连接，适合团队协作开发。</li>
<li>可通过配置文件管理数据路径、内存参数等。</li>
<li>仍保持与嵌入式模式的 API 兼容性，代码无需变更。</li>
</ul>
<p>单机部署模式适用于小型工作负载、测试环境与生产环境、多租户需求等场景。</p>
<h3 id="生产环境多租户与高可用架构"><strong>生产环境：多租户与高可用架构</strong></h3>
<p>随着业务稳定运行，需考虑资源隔离、高可用性和容灾能力，此时可选择以下两种生产级部署方式。</p>
<ul>
<li>单机多租户模式（OceanBase 单机部署） ：
<ul>
<li>使用 OceanBase 单机实例，通过多租户机制实现多个业务之间的资源隔离。</li>
<li>适用于多个业务共享同一数据库实例但需独立管理资源的场景。</li>
<li>支持独立的配额控制、备份策略和监控告警。</li>
</ul>
</li>
<li>主备模式 / 三副本模式（OceanBase 高可用架构）：
<ul>
<li>采用主备架构或三副本（2F1A）架构，保障数据高可用。</li>
<li>支持自动故障切换与读写分离。</li>
<li>适用于对稳定性要求较高的中小规模业务系统。</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p>多租户与高可用架构适用于中小规模工作负载、对容灾和高可用有明确要求的业务、多租户共用数据库的 SaaS 平台等场景。</p>
<h3 id="大规模与高性能场景分布式集群架构"><strong>大规模与高性能场景：分布式集群架构</strong></h3>
<p>当业务持续增长，数据量和并发请求激增时，可进一步扩展为分布式集群架构。</p>
<ul>
<li>无共享分布式集群 ：
<ul>
<li>由多个 OBServer 节点组成，支持水平扩展。</li>
<li>支持大规模工作负载、关键业务高并发访问。</li>
<li>具备强一致性、线性可扩展性与动态扩容能力。</li>
</ul>
</li>
<li>基于对象存储的存算分离集群：
<ul>
<li>存储层使用对象存储（如 OSS），计算层由 OBServer 提供。</li>
<li>实现“冷热数据分离”，降低存储成本。</li>
<li>适用于海量非敏感数据分析场景（如日志分析、历史归档）。</li>
<li>提供更高的性价比与更强的扩展能力。</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p>分布式集群架构适用于大规模工作负载、关键业务系统、高性能高并发、更高性价比的大数据处理任务等场景。</p>
<p>OceanBase 与 seekdb 的组合形成了一个 <strong>“从轻到重、从简到繁” 的完整弹性架构体系</strong>，核心优势有如下三点。</p>
<ul>
<li>API 完全兼容：无论选择哪种部署模式，业务代码无需修改；</li>
<li>配置驱动升级：只需更改连接地址与配置参数，即可完成架构迁移；</li>
<li>平滑演进路径：支持从个人开发到企业级生产的无缝过渡。</li>
</ul>
<p>这使得 OceanBase + seekdb 成为 AI 应用快速迭代的理想基础设施，真正实现了<strong>“一次开发，全栈适配”</strong>，助力企业在 AI 时代加速创新落地。</p>
<p></p>
<p>当然，在AI时代，AI数据库不足以支撑应用所需的完整基础设施能力，因此，OceanBase构建了上下文工程体系中的关键能力。让我们敬请期待下一篇文章。</p><br>来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除<br>免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！

柯惠心 发表于 4 天前

前排留名，哈哈哈

驶桐柢 发表于 4 小时前

很好很强大我过来先占个楼 待编辑

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