上海专业网站建设价做网站成品

上海专业网站建设价,做网站成品,建设企业网站的目的,个体工商户 网站备案11月18日#xff0c;OceanBase开源了其首款AI原生数据库seekdb#xff0c;这款专注于为AI应用提供高效混合搜索能力的数据库#xff0c;正在悄然改变AI应用的开发方式。 AI 应用的核心不是模型本身#xff0c;而是数据能否被高效检索、理解和关联。然而#xff0c;在很长一…11月18日OceanBase开源了其首款AI原生数据库seekdb这款专注于为AI应用提供高效混合搜索能力的数据库正在悄然改变AI应用的开发方式。AI 应用的核心不是模型本身而是数据能否被高效检索、理解和关联。然而在很长一段时间里AI 应用的开发都被一种繁琐的“三库拼装架构”所束缚关系型数据库存元数据向量数据库存 embedding搜索引擎ES做全文检索数据类型旧工具目的元数据结构化MySQL / PostgreSQL记录文档信息、对话记录等文本全文检索Elasticsearch文本倒排检索向量检索Milvus / Chroma语义召回开发者不得不同时维护三个完全不同的系统自己拼接召回链路再用应用层逻辑做精排导致架构复杂成本高数据不一致查询链路冗长且低效开发和调试体验差11 月 18 日OceanBase 发布开源的 seekdb正是要改变这一切。它通过统一向量、文本、结构化/半结构化数据把原本分裂的检索能力全部合并进一个数据库让 AI 应用第一次可以用一种方式、一个引擎处理所有数据。一.什么是seekdbseekdbOceanBase seekdb是一款AI原生混合搜索数据库它统一了向量vector、文本text、结构化structured与半结构化数据semi-structured在一个单引擎中支持混合检索。简单来说它是一个像SQLite一样可嵌入、像Elasticsearch一样做全文检索、像向量数据库一样做embedding搜索又能支持结构化/半结构化查询的全能型数据库。1.1seekdb 如何改变开发方式seekdb 提出了一套新的 AI 数据范式“一个数据库 向量库 全文库 文档库 SQL 事务库 AI 推理引擎”它实现的是从数据到检索、从模型到推理的全链路统一。AI 框架过去存在一个巨大的缺口✔ 模型能力强❌ 数据检索能力弱❌ 缺少统一的存储引擎seekdb 完全补上了这个缺口。结果是LangChain / LlamaIndex 的 RAG 链路变短Dify 可以把 seekdb 作为元数据库 向量数据库HuggingFace embedding 流程更简单AI Agent 有了真正的“长期记忆体”生态反向增强了 seekdb 的价值它也在增强生态本身。从更深层的角度看seekdb 的价值并不仅仅在于“整合了多种能力”而在于它重新定义了 AI 应用的数据组织方式。传统 AI 应用往往依赖多个外部系统拼接能力而 seekdb 将所有关键能力收敛到同一引擎后使得应用层不再需要负责数据融合、索引管理、模型调用调度等复杂逻辑。开发者只需面向一个数据库就能获得跨文本、向量、结构化数据的统一检索能力。这种范式转变让应用从“外部编排”走向“库内协同”显著降低了心智负担也让 AI 系统具备了更强的一致性和可维护性。更重要的是随着 LangChain、Dify、Cursor 等生态的反向适配seekdb 不再只是一个数据库而成为 AI 应用开发框架的底层基座推动整个行业从碎片化架构向统一化数据范式演进。1.2 核心特性AI原生混合搜索能力支持向量、全文、标量及空间地理数据的统一混合搜索通过粗排精排机制保持毫秒级响应支持百亿级向量检索。极简部署最低只需1核CPU、2GB内存即可运行支持pip一键安装Docker部署以及嵌入式模式真正做到开箱即用。开发者友好提供Python SDK、MySQL兼容协议支持Navicat等常用数据库管理工具兼容30余种主流AI框架包括FastGPT、RAGFlow、LangChain、Dify等。AI Function功能内置AI函数可以在数据库内直接调用大模型或向量模型完成数据的嵌入和推理实现真正的AI原生。部署层面它同时支持嵌入式与服务器两种模式嵌入式模式可直接集成至 Python 应用极大降低个人开发的接入门槛核心能力上其多模数据与索引层全面兼容向量、文本、JSON、GIS 等多类型数据内置 HNSW/IVF 向量索引、BM25 全文索引、混合索引、JSON 索引及主键 / 二级索引、GIS 索引等丰富索引体系并结合索引量化、多分词器适配等优化手段保障各类数据的高效检索多模计算层则针对混合负载场景深度优化不仅支持向量、全文、标量条件的混合搜索以提升 RAG 场景查询精度还提供 AI Function 实现库内实时推理同时具备完整的 ACID 事务、MVCC 多版本并发能力搭配智能查询优化器、自适应执行引擎与灵活的 PL UDF 功能可适配多样化业务需求接口层面seekdb 兼容 MySQL 原生驱动提供基于 SQL 的多模数据统一查询语言还封装了更易用的向量库 / 混搜 SDK适配 LangChain、LlamaIndex、Dify 等近 30 种应用开发框架并通过 MCP Server 实现与 AI 生态的无缝对接为开发者提供从数据存储、检索到 AI 协同的全链路解决方案。1.3seekdb能做什么1. 构建高效RAG应用seekdb完美解决了传统RAG应用中数据架构复杂的问题。过去为了实现精准检索通常需要维护三套完全不同的系统MySQL/PostgreSQL存元数据、Milvus/Chroma存向量、Elasticsearch做全文检索。这种拼图式架构不仅维护成本高还难以保证事务一致性。seekdb通过将向量、文本、结构化/半结构化数据全部整合在一个数据库中一条SQL语句就能完成多路召回和精排大大简化了RAG应用的开发和维护。2. AI Agent的记忆体seekdb能同时存储结构化的对话记录和非结构化的向量记忆非常适合用来给AI Agent做长期记忆。无论是个人助手还是企业级智能客服都能借助seekdb实现更智能、更连贯的交互体验。3. 本地知识库与边缘AI应用由于其轻量级特性seekdb特别适合个人或小团队的本地知识库以及资源受限的边缘设备上的AI应用。无论是手机、车机还是工业网关都能轻松运行seekdb实现本地化的智能检索。4. 语义搜索引擎seekdb的Semantic Index语义搜索功能结合向量相似度和全文检索能够实现更精准的搜索结果特别适合需要理解用户意图的搜索场景。二.如何玩转seekdb2.1快速上手seekdb的安装和部署极其简单支持多种方式Python SDK安装pip install pyseekdbDocker部署docker run -d --name seekdb -p 2881:2881 oceanbase/seekdb:latest编写简单demo调用初步尝试import pyseekdb from pyseekdb import DefaultEmbeddingFunction, HNSWConfiguration client pyseekdb.Client() collection client.create_collection(namenotes) # 添加文档 docs [今天跑了10公里状态不错。, Mapbox的polyline编码可以有效减少地址长度。] ids [run1, map1] metas [{tag: run}, {tag: map}] collection.add(idsids, documentsdocs, metadatasmetas) # 查询 query 跑步 状态 res collection.query(query_textsquery, n_results2)2.2与Dify集成最新的Dify 已正式兼容MySQL数据库这意味着我们可以把Dify的元数据库和向量数据库都切换成seekdb。只需修改.env文件中的配置# 如果既作为元数据库又是向量数据库 DB_TYPEmysql # 如果仅作为向量数据库 VECTOR_STOREoceanbase注意配置# 设置数据库类型为 mysql, 并且修改元数据库连接信息 DB_TYPEmysql DB_USERNAMEroot DB_HOSTseekdb DB_PORT2881 DB_DATABASEtest # 设置向量存储为 OceanBase VECTOR_STOREoceanbase # 修改OCEANBASE的连接信息为seekdb的对应连接信息 OCEANBASE_VECTOR_HOSTseekdb OCEANBASE_VECTOR_USERroot # 修改 COMPOSE_PROFILES 为 seekdb COMPOSE_PROFILESseekdb使用Docker Compose即可一键构建并启动 Dify 服务只需执行以下命令docker compose up --build -d容器启动后会自动执行数据库初始化和迁移。通过查看 api 服务的日志确认迁移成功。访问 Dify 控制台 打开浏览器访问http://localhost。启动之后dify会帮seekdb设置一个默认密码difyai123456配置成功后即可创建知识库正常使用了此外seekdb还原生支持MySQL 协议因此可以直接使用Navicat进行连接和管理。作为一款经典且功能强大的数据库可视化工具Navicat 能够让开发者以更直观的方式浏览数据表、执行查询以及调试接口大幅提升整体开发与调试效率。2.3 作为MCP Server作为MCP Server使用能够无缝接入Trae、Claude Code、Cursor等任意支持 MCP 协议的工具或平台。这使得系统不仅具备数据访问能力还能在多种 AI 辅助开发环境中扩展其自动化能力与上下文集成能力显著提升开发体验与工作效率。添加并配置 MCP Servers。在界面中点击Add Custom MCP然后填写对应的配置文件。填写完成后点击「确认」即可。需要注意path/to/your/mcp-oceanbase/src/oceanbase_mcp_server必须替换为oceanbase_mcp_server 目录的绝对路径OB_HOST、OB_PORT、OB_USER、OB_PASSWORD、OB_DATABASE则需分别替换为你自己的数据库连接信息。确保所有参数填写正确后即可正常连接并使用 MCP Server。{ mcpServers: { oceanbase: { command: uv, args: [ --directory, /path/to/your/mcp-oceanbase/src/oceanbase_mcp_server, run, oceanbase_mcp_server ], env: { OB_HOST: ***, OB_PORT: ***, OB_USER: ***, OB_PASSWORD: ***, OB_DATABASE: *** } } } }三. 生态互补seekdb 与 AI 平台的共生关系随着 AI 开发从“模型为中心”逐渐转向“数据与检索驱动”seekdb 在 AI 生态中扮演着一个越来越关键的角色。它不仅是一个混合搜索数据库更是连接 AI 工具、模型框架与应用系统的统一数据基础设施。这一特性让 seekdb 与各类 AI 平台形成了天然的共生关系平台需要高效的多模数据能力而 seekdb 正好提供了它们长期缺失的统一数据库引擎。3.1 AI 平台的能力补全让框架更高效让数据库更智能在 LangChain、LlamaIndex、Dify、HuggingFace 等主流 AI 开发框架中数据处理链路往往是分裂的结构化信息由 SQL 数据库存储、向量由向量库存储、文本检索依赖搜索引擎各组件之间需要额外逻辑进行融合。这种分布式“拼装式架构”不仅增加复杂度也容易成为性能瓶颈。seekdb 的多模态统一让这一切变得异常简单一条 SQL 完成全文 向量 元数据混合搜索同库存储结构化、半结构化与embeddingAI Function 直接在库内做 embedding / 推理MySQL 协议兼容、低成本替换传统数据库于是在这些平台中LangChain / LlamaIndex 的 RAG 召回链路变短Dify 可以同时把 seekdb 作为元数据库 向量数据库HuggingFace 的 embedding 流程无需额外外部向量库企业系统可以更低成本构建 Agent 的长期记忆体seekdb 以数据库的身份补全了 AI 框架长期缺失的“统一数据引擎”而这些框架又放大了 seekdb 的生态影响力互相成就。3.2 与 MCP 生态深度融合让数据库成为 AI 工具的“插件能力”Model Context ProtocolMCP的兴起让 AI 模型能够像插件一样调用外部系统。seekdb 提供官方 MCP Server使其能直接接入 Cursor、Claude Code、Trae 等新一代 AI IDE 与工具。这意味着AI 工具能主动读取数据库结构自动生成 SQL、调试索引、分析存储在编程环境中直接对 seekdb 做查询/写入作为 Agent 的上下文“外部大脑”实时使用换句话说数据库第一次变成了 AI 可直接操控的外部能力。MCP 工具因此获得强大的数据访问能力而 seekdb 则获得更深层次的生态入口从一个“存储系统”跃升为“AI 开发工具链的组成部分”。未来随着 MCP 被更多平台采用seekdb 将成为更多 Agent、IDE 与 AI 工具的默认后端存储。四.结语seekdb的出现标志着AI应用开发进入了一个新的阶段。它不仅解决了多模态数据融合的技术难题更通过极简的部署方式和友好的开发体验降低了AI应用的开发门槛。无论是个人开发者还是企业团队都能借助seekdb快速构建高效、智能的AI应用。现在OceanBase正在举办seekdb征文活动邀请开发者分享使用seekdb的创新实践和体验。参与活动不仅能展示自己的技术实力还有机会赢取丰厚奖励。详情请访问https://open.oceanbase.com/blog/23850586944让我们一起探索seekdb的无限可能共同推动AI应用的创新与发展GitHub仓库https://github.com/oceanbase/seekdb