uv × pyseekdb：把 RAG 环境与检索落地成本降到最低

01 AI 开发者的基建

过去很多团队把主要精力放在算法本身；在大模型生态成熟后，工程侧更常见的阻塞变成两类：一是环境与依赖的可复现，二是数据导入、检索与存储的落地成本。AI 项目往往带着较重的依赖组合（如 PyTorch、Transformers、各类 RAG 框架），如果每次协作、换机器、进 CI 都要重新处理 Python 版本、虚拟环境、锁文件与依赖冲突，成本会被放大。

这篇文章介绍两个工具，目标是把环境成本和检索数据落地成本更低：

uv：由 Astral 团队推出的 Rust 编写的 Python 包管理器，以速度与一致性优化 Python 工作流。
pyseekdb：面向 seekdb 与 OceanBase AI search 的 Python SDK，支持嵌入式与远程两种部署方式，并覆盖向量、全文与混合检索能力。

02 什么是 uv

在 Python 生态里，装包本身并不难，难在团队协作下的一致性：不同人用不同工具（pip+venv/poetry），再叠加不同 OS、代理、CPU 架构，常见结果是代码没问题，但别人跑不起来。

uv 的项目模式围绕 pyproject.toml 管依赖、用 uv.lock 锁定解析结果，并通过 uv sync/uv run让环境与锁文件保持一致。它的定位很明确：用一个命令行把项目、依赖、锁版本、环境同步与运行命令这一整套工作流连起来，并强调性能与工程化一致性。

03 pyseekdb 简介

RAG 场景里，开发者通常需要把文本切分、向量化、入库、检索、过滤、排序这一套链路跑通。pyseekdb 提供的是偏应用侧的 SDK：以 collection 为中心组织数据与检索逻辑，覆盖向量、全文与混合检索，并同时支持嵌入式与远程模式。

3.1 两种连接形态

pyseekdb 支持：

嵌入式：在 Python 进程内使用本地路径持久化数据，适合本地实验、测试或轻量应用。
远程：连接到远程 seekdb 服务或 OceanBase 集群。

3.2 混合检索（Hybrid Search）

在 pyseekdb 中，可以通过 query 调用执行向量检索或混合检索（由后端能力与配置决定），返回包含相似度与文档片段的结果集。与直接操控底层索引相比，这种方式更适合应用侧快速落地。

04 为什么 pyseekdb 需要 uv

pyseekdb 本身不一定重，但它经常会和 LangChain、LlamaIndex、Dify 等组合使用。一旦依赖开始变重，环境初始化与复现就更容易拖慢协作效率。 uv 在这里的价值主要是两点：

用 uv.lock 明确锁定解析结果，并用 uv sync / uv run 把安装/同步/运行收敛到更少的步骤。
在共享 demo 时，用 uv sync 或 uv run 尽量复现同一套环境。

pyseekdb 的嵌入式特性配合 uv 的轻量环境，让开发者在普通笔记本上就能完成从数据导入、索引构建到 RAG 问答的全流程开发。

05 手把手教你轻松构建

下面用 pyseekdb GitHub 官方 demo/rag 跑通一条完整链路，目标是让你在 5 分钟内从"环境准备"到"可查询的知识库界面"。

前置条件：

Python 3.11+
已安装 uv
已准备 LLM API Key（用于生成回答）
pyseekdb

步骤 1：准备环境

plain 复制代码

git clone https://github.com/oceanbase/pyseekdb.git
cd demo/rag
uv sync

如果需要本地模型（sentence-transformers）

plain 复制代码

uv sync --extra local

步骤 2：配置 .env

plain 复制代码

cp .env.example .env

推荐先用默认 embedding（无需额外 API Key）：

plain 复制代码

EMBEDDING_FUNCTION_TYPE=default
OPENAI_API_KEY=sk-your-key
OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
OPENAI_MODEL_NAME=qwen-plus
SEEKDB_DIR=./data/seekdb_rag
SEEKDB_NAME=test
COLLECTION_NAME=embeddings

说明：

default 会自动下载内置 ONNX 模型，适合先验证流程。
若改为 api，请补齐EMBEDDING_*相关配置。
若改为 local，请配置SENTENCE_TRANSFORMERS_*并确保已安装--extra local依赖。

步骤 3：导入数据

plain 复制代码

uv run python seekdb_insert.py ../../README.md

也可以导入目录：

plain 复制代码

uv run python seekdb_insert.py path/to/your_dir

你会看到脚本输出导入的分块数量与进度，成功后数据会落在SEEKDB_DIR指定目录中。

步骤 4：启动界面

plain 复制代码

uv run streamlit run seekdb_app.py

启动后打开浏览器，在输入框里提问即可看到：

检索到的相关片段
LLM 的生成回答（依赖你在.env里配置的 LLM）

效果：

文档被切分、向量化并写入 seekdb
查询时执行向量/混合检索
UI 中展示检索结果与 LLM 生成答案

06 回归开发的本质

uv 解决的是项目环境可复现与流程收敛，pyseekdb 解决的是RAG 场景下的存储与检索落地成本和易用性。把两者放在一起，是把 demo 交付与协作时的摩擦做小：项目结构、依赖、运行方式更统一；本地 embedded 能快速开始，之后再按需要切到远程服务。