零配置、开箱即用：seekdb 如何成为 AI 时代的“全能嵌入式数据库”？ ——基于 OceanBase seekdb 的实践体验与 AI 开发思考

11 月 18 日，OceanBase 正式开源了其首款 AI 原生数据库 seekdb （官网：https://www.oceanbase.ai/ )。这是一个专门为AI 应用打造的新一代混合搜索引擎，能够统一处理向量、全文、多模态、结构化/半结构化数据 ，同时提供低成本、本地化、可嵌入的使用体验，seekdb仓库地址（ https://github.com/oceanbase/seekdb ）。

随着 RAG、Agent、多模态应用的全面爆发，AI 应用对数据层的要求已经远远超过传统数据库的范畴。检索不仅需要快，更需要"懂语义""懂上下文""懂业务特征"。seekdb 正是在这样的背景下诞生：既要方便开发者，又要支持企业级能力；既要轻量级嵌入式，又要有 OceanBase 的内核实力。

本篇文章作为我深入 seekdb 的初体验总结，也希望能帮助更多开发者轻松上手这一款极具潜力的 AI 原生数据库。

一、seekdb 是什么？为什么值得关注？

官方给出的定义是：
AI-Native Search Database ------ 为 AI 应用打造的混合搜索引擎

但我使用后的第一印象非常直接：
它像 SQLite 一样轻量、像 Elasticsearch 一样全文检索、又像向量数据库一样能进行 embedding 搜索，并且统一在一个引擎里。

它解决的正是当前 AI 开发者普遍面临的问题：

● 数据类型杂 ：文本、结构化字段、文档、图片 embedding......

● 需要混合搜索 ：语义搜索 + 关键词过滤 + 结构化条件

● 向量库部署复杂 ：常见向量库需要独立进程、配置复杂、资源消耗大

● RAG / Agent 对检索要求提升 ：不仅要"查得到"，更要"查得准"

而 seekdb 的优势在于：

1. 开箱即用：不需要启动 server

像 SQLite 一样：

pip install pyseekdb → 写代码 → 直接跑。

开发者连"数据库服务进程"都不用考虑。

2. 真正的统一存储与检索

一个引擎搞定：

● 文本全文检索（倒排索引）

● 向量语义检索（内置 embedding）

● JSON / 半结构化数据查询

● 标签过滤、字段查询

这种数据统一能力目前在国产数据库里几乎是唯一的。

3. 天然兼容 AI 应用场景

seekdb 最适用于如下领域：

● RAG 系统与企业知识库

● AI Agent 的长期记忆系统

● 个性化推荐、企业内部搜索引擎

● 边缘端AI（车载、教育设备、机器人）

● 语义搜索、图文混检、多模态检索

无论你是做 AI 系统、应用、还是轻量级工具，seekdb 的嵌入式能力都会极大提升开发效率。

二、我的上手体验：嵌入式数据库也能很"丝滑"

我基于官方文档与 Python SDK 进行了简单体验。从创建 Collection、添加文档、到执行混合查询，全流程非常顺畅。

示例代码（关键片段）如下：

python 复制代码

import pyseekdb

client = pyseekdb.Client()
collection = client.create_collection(name="notes")

docs = ["今天跑了 10 公里", "Mapbox polyline 编码研究", "Python asyncio 对比 gevent"]
ids = ["run1", "map1", "py1"]
metas = [{"tag":"run"}, {"tag":"map"}, {"tag":"python"}]

collection.add(ids=ids, documents=docs, metadatas=metas)

res = collection.query(query_texts="跑步 状态", n_results=2)

全流程的感觉可以用四个字概括：零门槛，零负担。

● 不需要 Docker ● 不需要配置文件 ● 不需要 server 进程 ● 不需要自己做 embedding

对于开发者来说，这种"拿来即用"的体验太难得了。

三、seekdb 能做什么？------AI 时代的"统一数据底座"

在海量 AI 应用爆发的今天，一个问题被反复提起：
向量搜索够吗？结构化数据怎么办？要不要再加全文检索？多模态如何统一？

过去，我们通常需要：

● 一个向量数据库处理 embedding 搜索

● 一个全文引擎处理关键字检索

● 一个关系数据库管理结构化数据

● 外加一些 glue code 做聚合、过滤与顺序控制

不仅麻烦，而且每多一个组件，部署成本、故障概率、学习成本都会指数上升。

seekdb 的出现，本质上是在重新定义 AI 应用的数据层。

它在一个轻量级引擎里原生提供：

数据类型	seekdb 能力
文本（Text）	全文检索、BM25、倒排索引
向量（Vector）	HNSW、ANN 搜索、自动 Embedding
结构化（Structured）	类 MySQL 模式，支持字段过滤、条件搜索
半结构化（Semi-Structured）	JSON-like 存储与检索
多模态（Multimodal）	支持执行 pipeline 让文本、向量、属性一起参与评分

一句话总结：
它不是用一个数据库"模拟"多模能力，而是把多模检索当作"第一公民"在底层统一实现。

这让 AI 应用的开发方式产生质变：

● 你不再需要维护复杂的 Elastic + Milvus + MySQL 组合拳

● 你可以只依赖单文件数据库完成检索、过滤、排序与embedding

● 更重要的是：它适合从个人开发者到企业级研发的全场景

对 AI 开发者而言，这就是"重新发明 SQLite"，但面向 AI 时代。

四、怎么玩 seekdb？------10 分钟完成 AI 应用的"数据大脑"

seekdb 的使用门槛低到离谱：
无需服务端、无需配置、无需额外组件。一个 pip install 就能跑完整的混合搜索引擎。

下面我以最典型的三种玩法介绍你能用它快速构建什么。

玩法 1：本地 RAG / 个人知识库 ------ 零到一只需 10 行代码

创建 Collection、添加文档、执行混合检索，只需要几行：

python 复制代码

import pyseekdb
client = pyseekdb.Client()
coll = client.create_collection("notes")

coll.add(
    ids=["1"],
    documents=["今天跑了十公里，心率状态不错"],
    metadatas=[{"tag": "run"}]
)

res = coll.query("跑步 状态", n_results=3)
print(res)

无需维护向量模型、无需独立全文检索系统，seekdb 会自动完成：

● embedding ● 向量存储 ● 倒排索引 ● BM25 混合排序

你只需关心"使用"，不再需要关心"搭积木"。

玩法 2：快速构建 AI Agent 的长期记忆（建议结合 PowerMem）

如果你做 Agent（Coze、Reka、LangChain agent、cursor agent 等），一定会遇到：

● 如何让 Agent 有"长期记忆"？

● 如何让 Agent 的记忆可筛选、可检索、可清理？

● 如何让 Agent在处理多模态任务时不乱套？

seekdb + PowerMem 可以天然解决：

✔ 自动 embedding

✔ 结构化 + 向量 + 全文检索统一

✔ 记忆按 Session / Agent 分区

✔ 多模记忆（文本 / 图像描述 / JSON）统一存储

示例：

python 复制代码

from powermem import MemClient
mc = MemClient(storage="seekdb")

mc.add_memory("agent1", "用户喜欢跑步，偏好10公里训练")
result = mc.search("agent1", "今天继续跑步吗？")
print(result)

只需几步，你就能为 Agent 配上真正的"可进化记忆"。

玩法 3：用 seekdb 做多模态 RAG（建议结合 PowerRAG）

传统 RAG 的难点：

● 大量 PDF / 表格解析

● 文本向量化处理链复杂

● 检索质量难优化

● 多模态（图像 / 表格 / 文档）处理链更复杂

● 权限、租户隔离难搞

PowerRAG 将复杂流程封装成"开箱即用"的 SDK，而 seekdb 则作为其底层引擎，提供：

● 向量 + 全文 + 结构化三路混合检索

● 更快的索引构建

● 更稳的批量插入

● 支持企业级权限、过滤条件

这意味着：
你可以用极低的成本构建一套真正可用的企业级 RAG 系统。

五、为什么推荐大家在 GitHub 上玩 seekdb？（不是口号，是趋势）

一个产品的未来不是由官方定义的，而是由开发者生态定义的。

seekdb 天然适合开源协作的三个原因：

（1）它足够轻量、足够"嵌入式"，特别适合做 Demo / 插件 / SDK

例如：

● VSCode 插件（AI 辅助代码搜索）

● 本地知识库

● 移动端 AI 应用

● 车载模型轻量存储

● 离线搜索工具

几乎所有这些场景，都可以直接放一个 seekdb 文件即可运行。

python 复制代码

目前只能在linux环境运行，据说未来会支持Mac和其他系统

（2）API 简洁，非常方便重复造轮子

你可以轻松写：

● JS / TS SDK ● Flutter binding ● Rust binding ● 局部增强插件

并贡献到 GitHub，让更多人踩着你的肩膀继续创新。

（3）seekdb 的未来方向会受 GitHub issue / PR 影响非常大

官方已经明确支持：

● 社区扩展插件 ● 多模态支持 ● edge AI 应用 ● 多 SDK 生态 ● 和 MCP 协议的集成

也就是说：
你写的任何工具、示例、插件，都可能成为 seekdb 的"官方推荐实践"。

六、结语：AI 时代的数据库应该更简单、更强大、更贴近开发者

seekdb 正在尝试做一件很酷的事情：
把传统大数据库的能力，用"嵌入式"的方式交到所有开发者手里。

它的轻量、不用 server、自动 embedding、统一检索、兼容 MySQL、友好 API，让我对"AI 原生数据库"这个概念有了更深的理解。

未来的 AI 应用体系，不再是模型中心，而是"模型 × 数据 × 系统"的整体能力。

seekdb 正好站在这个趋势的中心。