OceanBase SeekDB：AI 原生数据库的技术革命与实践指南

一、AI 时代的数据库范式跃迁：SeekDB 的诞生背景

1.1 传统数据架构的致命瓶颈

生成式 AI 的爆发式增长正在重塑企业的数据处理逻辑，但 MIT 研究显示，超 95% 的企业 AI 项目因三大核心问题难以落地：多模态数据割裂导致的 “数据孤岛”、跨系统链路冗长引发的延迟风险、权限管理复杂带来的安全隐患。在金融反欺诈、政务智能响应等关键场景中，这些问题尤为突出 —— 当需要同时处理交易标量数据、用户行为文本、设备位置 GIS 信息与历史欺诈样本向量时，传统架构需串联关系型数据库、搜索引擎、向量库等多套系统，不仅使响应延迟突破秒级，更可能因权限校验漏洞引发数据泄露。

Gartner 的预测则揭示了市场的迫切需求：到 2028 年，支持生成式 AI 的数据库支出将达 2180 亿美元，占整体数据库市场的 74%。这一数据背后，是企业对 “数据 ×AI” 融合架构的强烈渴求 —— 既需要数据库具备传统事务一致性，又需原生支持 AI 时代的多模检索与实时推理。

1.2 SeekDB 的定位：AI 原生的数据入口层

2025 年 11 月 18 日，OceanBase 正式发布并开源首款 AI 数据库 SeekDB，标志着其 “数据 ×AI” 战略落地的关键一步。与传统数据库的功能叠加不同，SeekDB 是专为 AI 时代重构的原生架构，继承 OceanBase 十余年淬炼的工程化能力，同时实现了 “更轻量、更敏捷” 的设计目标。正如 OceanBase CEO 杨冰所言：“SeekDB 希望探索数据库在 AI 时代的范式跃迁，成为大模型与私有数据融合计算的‘实时入口层’。”

这种定位决定了 SeekDB 的核心价值：打破 “存储 - 检索 - 推理” 的割裂链路，在单一数据库内核中实现事务处理（TP）、分析计算（AP）与 AI 混合搜索的一体化支撑，让数据从 “被动存储” 转向 “主动赋能” 智能体。

二、SeekDB 核心技术特性深度解析

2.1 多模数据统一存储与混合搜索

2.1.1 全类型数据兼容能力

SeekDB 的核心突破之一是实现了标量、向量、文本、JSON 与 GIS 地理数据的统一存储引擎。传统架构中，这些数据通常分散在 MySQL（标量）、Elasticsearch（文本）、Milvus（向量）、MongoDB（JSON）等系统中，而 SeekDB 通过重构存储层，采用分层列式存储结构实现了多模数据的原生融合：

• 标量数据：沿用 OceanBase 成熟的事务引擎，支持 ACID 一致性与索引优化；
• 向量数据：采用自研的高维向量存储结构，支持 128-4096 维向量，适配 Transformer 模型输出；
• 文本数据：集成中文分词与语义理解模块，支持多粒度全文检索；
• GIS 数据：兼容 WKT/WKB 格式，支持空间索引与距离计算。

这种架构设计使 SeekDB 能够应对复杂场景需求。以金融反欺诈为例，可直接执行 “近 7 天交易超 5 万元（标量过滤）、位置异常（GIS 检索）且行为类似历史欺诈样本（向量匹配）” 的跨类型查询，无需任何跨系统调用。

2.1.2 “粗排 + 精排” 混合检索机制

为解决多模数据检索的性能与精度平衡问题，SeekDB 设计了多阶段检索架构（如图 1 所示）：

1. 前置过滤层：通过标量索引（如交易金额、时间范围）快速筛选出符合条件的候选集，将数据量压缩至原规模的 1%-5%；
2. 粗排阶段：采用基于 IVF（倒排文件）的向量检索算法，在候选集中快速匹配 Top-K 相似结果，耗时控制在毫秒级；
3. 精排阶段：融合文本语义相似度、空间距离与标量权重因子，通过自研的混合评分模型生成最终结果，确保检索精度。

这种机制在实测中表现优异：针对 1 亿条多模数据（含 100 万向量样本）的混合查询，平均响应时间仅 87ms，较 “Elasticsearch+Milvus” 组合架构提升 4.2 倍。

2.2 极致轻量化与灵活部署

2.2.1 突破资源限制的极简部署

SeekDB 颠覆了传统分布式数据库的资源门槛，最低仅需 1 核 CPU、2GB 内存即可运行，远超同类产品的硬件要求（如表 1 所示）。这种轻量化特性源于两大技术优化：

• 内核裁剪：移除传统数据库中 AI 场景非必需的复杂功能模块，内核体积压缩至 20MB 以下；
• 内存管理：采用零拷贝（Zero-Copy）与内存池技术，避免频繁 GC 带来的性能波动。

表 1 主流 AI 数据库部署资源对比

seekdb 与其他数据库的特性对比。

部署流程更是实现 “开箱即用”，通过 pip 命令即可完成安装：

# 安装SeekDB核心包

pip install oceanbase-seekdb

# 启动嵌入式实例

seekdb start --mode embedded --data-dir ./seekdb_data

2.2.2 双模式适配多元场景

SeekDB 支持嵌入式与 Client-Server 双部署模式，覆盖从边缘设备到企业级集群的全场景需求：

• 嵌入式模式：直接集成至智能 Agent、本地开发工具中，无需独立服务进程，适合边缘计算与轻量化 AI 应用；
• Client-Server 模式：支持分布式集群部署，最大可扩展至 100 + 节点，提供金融级高可用，满足企业级大规模数据处理需求。

两种模式可无缝切换，数据格式完全兼容，极大降低了应用从原型到量产的迁移成本。

2.3 全栈 AI 生态兼容

2.3.1 多框架无缝集成

SeekDB 全面兼容 30 余种主流 AI 框架，涵盖模型训练、推理部署与应用开发全链路：

• 向量生成：支持 Hugging Face Transformers、Sentence-BERT 等模型的向量输出直接写入；
• 智能编排：适配 LangChain、LlamaIndex 等框架，可作为其默认向量存储与检索引擎；
• 应用开发：兼容 Dify、FastAPI 等低代码平台，加速 AI 原生应用搭建。

以 LangChain 集成为例，仅需三行代码即可完成知识库构建：

from langchain.vectorstores import SeekDB

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# 初始化SeekDB向量存储

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

vector_store = SeekDB(embedding_function=embeddings, db_path="./kb_data")

# 加载文档并构建知识库

with open("financial_report.pdf", "r") as f:

docs = [f.read()]

vector_store.add_texts(docs) # 自动完成文本分词、向量生成与存储

2.3.2 开源生态与工具链

SeekDB 以 Apache 2.0 协议全球开源，代码托管于 GitHub，同时同步启用 oceanbase.ai 域名提供开发者服务。配套开源的两大工具进一步降低了 AI 应用开发门槛：

• Power RAG 智能文档解析框架：支持 PDF、Word、Markdown 等 15 种格式文档的自动解析，能提取表格、公式等结构化信息，解析准确率达 98.7%；
• Power Mem 分层记忆架构：在 LoCoMo Benchmark 中以 73.70 分登顶 SOTA，通过短期记忆、长期记忆与知识蒸馏的分层管理，使大模型 token 消耗降低 96%。

2.4 与 OceanBase 4.4 一体化融合

作为 OceanBase 生态的核心成员，SeekDB 可平滑融入 OceanBase 4.4 一体化版本。该版本首次将 TP、AP 与 AI 能力集成于单一内核，实现了三大价值：

1. 数据零迁移：传统业务数据可直接用于 AI 检索，无需 ETL 过程；
2. 权限统一管理：基于 OceanBase 成熟的 RBAC 权限体系，实现多模数据的精细化访问控制；
3. 多云部署兼容：支持公有云、私有云与混合云部署，满足政务、金融等行业的数据本地化需求。

这种一体化架构使企业无需在后期面临架构重构风险，为 “业务智能升级” 提供了平滑演进路径。

三、技术架构：SeekDB 的底层实现原理

3.1 整体架构设计

SeekDB 采用分层架构设计，自下而上分为存储层、引擎层、接口层与生态层（如图 2 所示），各层职责清晰且解耦度高。

3.1.1 存储层：多模数据的统一基石

存储层是 SeekDB 实现多模融合的核心，采用 “通用存储 + 专用索引” 的设计思路：

• 通用存储引擎：基于 OceanBase 的 LSM-Tree（日志结构合并树）优化而来，支持多版本并发控制（MVCC），确保事务一致性；
• 专用索引模块：
• • 标量索引：B + 树索引，适配数值与字符串类型的快速查询；
• • 向量索引：IVF-PQ（倒排文件 + 乘积量化）索引，支持高维向量的快速匹配；
• • 文本索引：倒排索引 + BM25 算法，支持分词级与短语级检索；
• • GIS 索引：R 树索引，支持空间范围查询与距离计算。

存储层通过统一的元数据管理模块，实现不同类型数据的协同存储与一致性维护。

3.1.2 引擎层：计算与推理的核心动力

引擎层集成了事务引擎、分析引擎与 AI 引擎三大核心能力：

• 事务引擎：沿用 OceanBase 的分布式事务协议，支持 ACID 特性与分布式锁，确保标量数据的写入一致性；
• 分析引擎：支持 SQL 与 Python 混合查询，可直接在数据库内执行数据分析与特征工程；
• AI 引擎：集成向量生成、相似度计算与模型推理功能，支持本地模型与云模型无缝切换。

三大引擎通过统一的任务调度器协同工作，实现 “数据存储 - 特征提取 - 模型推理 - 结果输出” 的端到端处理。

3.1.3 接口层：多协议兼容的访问入口

接口层提供多元化的访问方式，适配不同开发场景：

• 关系型接口：兼容 MySQL 协议，支持标准 SQL 查询；
• 向量接口：提供 REST API 与 Python SDK，支持向量的增删改查；
• AI 框架接口：内置 LangChain、Hugging Face 等框架的适配插件；
• 流处理接口：支持 Kafka、Pulsar 等消息队列的实时数据接入。

这种多接口设计使 SeekDB 能够无缝融入现有技术栈，降低迁移成本。

3.2 关键技术突破

3.2.1 向量 - 标量协同索引

针对多模数据检索的性能瓶颈，SeekDB 提出向量 - 标量协同索引技术。该技术通过以下机制实现高效检索：

1. 索引构建阶段：为标量字段建立 B + 树索引，同时为向量字段建立 IVF-PQ 索引，并通过元数据关联两种索引；
2. 查询执行阶段：先通过标量索引筛选出候选集，再在候选集中执行向量检索，避免全量向量计算；
3. 索引更新阶段：采用增量更新策略，标量索引实时更新，向量索引定期合并，平衡更新性能与查询效率。

实测数据显示，该技术使混合查询性能较传统 “独立索引 + 结果拼接” 方式提升 3-5 倍。

3.2.2 实时数据写入与一致性保障

SeekDB 继承了 OceanBase 在 “双 11” 等极限场景中锤炼的实时写入能力，通过以下技术实现高吞吐写入与一致性保障：

• 写入缓冲池：采用环形缓冲队列暂存实时写入数据，避免磁盘 I/O 瓶颈；
• 分区并行写入：将数据按时间或业务维度分区，支持多线程并行写入；
• 两阶段提交：确保标量与向量数据的原子性写入，避免部分写入导致的数据不一致。

在 48 vCPU、96GB RAM 的硬件环境下，SeekDB 的标量数据写入吞吐量可达 10 万条 / 秒，向量数据（128 维）写入吞吐量可达 5 万条 / 秒，远超 QuestDB 等同类产品。

3.2.3 智能查询优化器

SeekDB 的查询优化器引入 AI 算法，能够根据数据特征与查询模式动态选择最优执行计划：

• 特征提取：实时收集数据分布、索引状态与查询历史等特征；
• 计划生成：基于强化学习模型生成多种执行计划候选；
• 计划选择：通过成本估算模型选择最优计划，如标量过滤优先或向量检索优先。

在复杂混合查询场景中，智能优化器可使查询性能提升 20%-40%，尤其适用于查询模式多变的 AI 应用。

四、实战指南：SeekDB 开发与部署全流程

4.1 环境准备与安装部署

4.1.1 软硬件环境要求

SeekDB 对软硬件环境要求极低，主流配置均可满足：

• 硬件要求：
• • 最低配置：1 核 CPU、2GB 内存、10GB 磁盘；
• • 推荐配置（企业级）：8 核 CPU、32GB 内存、1TB SSD；
• 软件要求：
• • 操作系统：Ubuntu 20.04+/CentOS 7+/Windows 10+；
• • Python 版本：3.8-3.11；
• • 依赖库：numpy、pandas、transformers（可选）。

4.1.2 多模式部署实战

嵌入式模式部署（适合开发测试）

嵌入式模式无需启动独立服务，直接在应用进程内运行：

# 安装SeekDB

pip install oceanbase-seekdb

# 验证安装

python -c "from seekdb import SeekDB; db = SeekDB('./test_db'); print('安装成功')"

Client-Server 模式部署（适合生产环境）

1. 安装服务端

# 下载安装包

wget https://oceanbase.ai/downloads/seekdb-server-1.0.0.tar.gz

tar -zxvf seekdb-server-1.0.0.tar.gz

cd seekdb-server-1.0.0

# 启动服务（默认端口8080）

./bin/seekdb start --config ./conf/seekdb.yaml

1. 客户端连接

from seekdb import SeekDBClient

# 连接服务端

client = SeekDBClient(host="localhost", port=8080, username="admin", password="seekdb123")

# 验证连接

if client.ping():

print("连接成功")

else:

print("连接失败")

4.2 多模数据操作实战

4.2.1 数据模型定义

SeekDB 采用 Schema 灵活定义机制，支持多模字段混合定义：

-- 创建多模数据表

CREATE TABLE fraud_detection (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 标量字段

transaction_amount DECIMAL(10,2), -- 标量字段

transaction_time TIMESTAMP, -- 标量字段

user_behavior TEXT, -- 文本字段

user_embedding VECTOR(768), -- 向量字段（768维）

transaction_location GISPOINT -- GIS字段

);

-- 创建混合索引

CREATE INDEX idx_fraud_mix ON fraud_detection (

transaction_time, -- 标量索引

user_behavior, -- 文本索引

user_embedding -- 向量索引

);

4.2.2 多模数据写入

支持通过 SQL 与 Python SDK 两种方式写入多模数据：

SQL 写入方式

-- 写入多模数据

INSERT INTO fraud_detection (

transaction_amount, transaction_time, user_behavior, user_embedding, transaction_location

) VALUES (

56800.00,

'2025-11-19 09:30:00',

'用户在异地登录，连续发起3笔大额转账',

'[0.123, 0.456, ..., 0.789]', -- 768维向量

ST_GeomFromText('POINT(120.12 30.34)') -- GIS坐标

);

Python SDK 写入方式

import time

import numpy as np

from seekdb import SeekDBClient

client = SeekDBClient(host="localhost", port=8080)

# 生成随机向量（768维）

embedding = np.random.rand(768).tolist()

# 构造多模数据

data = {

"transaction_amount": 78200.50,

"transaction_time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),

"user_behavior": "用户凌晨在陌生设备上操作，转账至非常用账户",

"user_embedding": embedding,

"transaction_location": "POINT(116.40 39.90)" # 北京坐标

}

# 写入数据

response = client.insert(table="fraud_detection", data=data)

if response["success"]:

print(f"数据写入成功，ID: {response['data']['id']}")

4.2.3 混合检索实战

金融反欺诈场景查询

查询 “近 7 天交易超 5 万元、位置在上海周边（半径 50 公里）且行为类似历史欺诈样本” 的记录：

# 历史欺诈样本向量（假设已获取）

fraud_sample_embedding = np.load("fraud_sample_embedding.npy").tolist()

# 构造混合查询条件

query = {

"scalar_filter": "transaction_amount > 50000 AND transaction_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)",

"gis_filter": {

"field": "transaction_location",

"type": "within_radius",

"center": "POINT(121.47 31.23)", # 上海中心坐标

"radius": 50000 # 50公里（单位：米）

},

"vector_search": {

"field": "user_embedding",

"query_vector": fraud_sample_embedding,

"top_k": 10,

"similarity_threshold": 0.85 # 余弦相似度阈值

},

"text_filter": "user_behavior LIKE '%异地%' OR user_behavior LIKE '%陌生设备%'"

}

# 执行查询

results = client.hybrid_search(table="fraud_detection", query=query)

# 处理结果

for idx, result in enumerate(results["data"]):

print(f"第{idx+1}条疑似记录：")

print(f"交易金额：{result['transaction_amount']}")

print(f"交易时间：{result['transaction_time']}")

print(f"相似度：{result['similarity_score']:.4f}")

print("---")

SQL 混合查询方式

SeekDB 支持标准 SQL 与向量检索语法的混合使用：

-- 混合查询SQL示例

SELECT

id, transaction_amount, transaction_time,

VECTOR_SIMILARITY(user_embedding, '[0.123, 0.456, ...]') AS similarity_score

FROM fraud_detection

WHERE

transaction_amount > 50000

AND transaction_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)

AND ST_DWithin(transaction_location, ST_GeomFromText('POINT(121.47 31.23)'), 50000)

AND MATCH(user_behavior) AGAINST('异地 陌生设备' IN NATURAL LANGUAGE MODE)

ORDER BY similarity_score DESC

LIMIT 10;

4.3 与 AI 框架集成实战

4.3.1 LangChain 集成构建智能知识库

以构建金融报告智能问答系统为例：

1. 安装依赖库

pip install oceanbase-seekdb langchain transformers sentence-transformers pypdf

1. 构建知识库与问答链

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings

from langchain.vectorstores import SeekDB

from langchain.chains import RetrievalQA

from langchain.llms import OpenAI

# 1. 加载与分割文档

loader = PyPDFLoader("2024_q3_financial_report.pdf")

documents = loader.load()

# 分割文档（按字符数分割，避免跨段落）

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(

chunk_size=1000,

chunk_overlap=200,

length_function=len

)

texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 2. 初始化向量存储

embeddings = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

vector_store = SeekDB(

embedding_function=embeddings,

db_path="./financial_kb",

table_name="financial_reports"

)

# 3. 构建知识库（自动完成向量生成与存储）

vector_store.add_documents(texts)

# 4. 构建问答链

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(

llm=OpenAI(api_key="your-api-key"),

chain_type="stuff",

retriever=vector_store.as_retriever(

search_kwargs={"k": 3, "similarity_threshold": 0.8}

),

return_source_documents=True

)

# 5. 智能问答

query = "2024年第三季度公司的净利润同比增长了多少？"

result = qa_chain({"query": query})

print("回答：", result["result"])

print("\n参考来源：")

for doc in result["source_documents"]:

print(f"- 页码：{doc.metadata['page']+1}，内容片段：{doc.page_content[:100]}...")

4.3.2 Power Mem 分层记忆架构应用

Power Mem 通过分层记忆管理降低大模型推理成本，示例如下：

from seekdb.power_mem import PowerMemManager

from langchain.llms import HuggingFacePipeline

# 初始化分层记忆管理器

mem_manager = PowerMemManager(

db_path="./agent_memory",

short_term_ttl=3600, # 短期记忆1小时过期

long_term_threshold=5 # 被访问5次以上存入长期记忆

)

# 初始化本地大模型

llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(

model_id="lmsys/vicuna-7b-v1.5",

task="text-generation",

model_kwargs={"temperature": 0.7, "max_new_tokens": 512}

)

# 智能体对话函数

def agent_chat(query):

# 1. 从记忆中检索相关信息

memory_context = mem_manager.retrieve(query, top_k=2)

# 2. 构建带记忆的提示词

prompt = f"""基于以下上下文回答问题：

{memory_context}

问题：{query}

回答："""

# 3. 模型推理

response = llm(prompt)

# 4. 存储对话到记忆

mem_manager.store(query=query, response=response)

return response

# 测试对话

print(agent_chat("公司2024年Q3的营收是多少？"))

print(agent_chat("它同比增长了多少个百分点？")) # 会自动关联上一轮记忆

五、性能测试与行业对比

5.1 基准测试环境与方法

测试采用行业标准的 Time Series Benchmark Suite（TSBS）与自定义混合检索测试集，硬件环境参考主流云服务器配置：

• 硬件配置：c6a.12xlarge EC2 实例（48 vCPU、96GB RAM、500GB GP3 SSD，16000 IOPS、1000MB/s 吞吐量）；
• 软件环境：Ubuntu 22.04，SeekDB 1.0.0，InfluxDB 2.7.4，QuestDB 7.3.10（均为默认配置）；
• 测试数据集：
• • 标量数据：1 亿条金融交易记录；
• • 向量数据：100 万条 768 维用户行为向量；
• • 文本数据：500 万条用户行为描述；
• • GIS 数据：200 万条交易位置记录。

5.2 核心性能指标对比

5.2.1 写入性能测试

测试不同数据量下的写入吞吐量（条 / 秒）：

表 2 写入性能对比

SeekDB 在标量与向量写入场景中均表现最优，尤其在混合数据写入时领先 QuestDB 56%，这得益于其优化的存储引擎与并行写入机制。

5.2.2 检索性能测试

测试混合检索（标量过滤 + 向量匹配 + 文本检索）的响应时间与 QPS：

表 3 检索性能对比

SeekDB 的响应时间较 “多系统拼接” 架构提升 4-5 倍，QPS 提升 3-4 倍，印证了其混合检索机制的性能优势。

5.2.3 资源占用测试

测试满负载运行时的资源占用率：

表 4 资源占用对比（满负载）

SeekDB 的资源占用率最低，这与其轻量化设计目标一致，适合资源受限的边缘场景与大规模集群部署。

5.3 功能完整性对比

表 5 功能完整性对比

SeekDB 在功能完整性上全面领先，尤其在多模融合与 AI 生态兼容方面优势显著。

六、行业落地案例与实践价值

6.1 金融行业：实时反欺诈系统

某头部股份制银行基于 SeekDB 构建实时反欺诈系统，解决了传统架构 “响应慢、误判高” 的痛点：

• 业务挑战：需同时处理交易标量数据、用户行为文本、设备指纹向量与地理位置信息，传统架构响应延迟超 3 秒，误判率达 8%；
• 解决方案：采用 SeekDB 的混合检索能力，实时筛选疑似欺诈交易，并结合 Power Mem 记忆架构记录用户历史行为；
• 实施效果：
• • 交易审核响应时间从 3 秒降至 80ms，满足实时交易要求；
• • 欺诈识别准确率从 92% 提升至 98.5%，误判率降至 2.3%；
• • 系统部署资源成本降低 40%。

6.2 政务行业：智能问答知识库

中国联通基于 SeekDB 构建统一 AI 知识库，服务政企客户与内部员工：

• 业务挑战：政务文档涵盖政策文本、表格数据、地理位置等多模信息，传统搜索引擎无法满足精准检索需求；
• 解决方案：通过 Power RAG 解析多格式文档，SeekDB 实现 “政策条款 + 地理位置 + 相关案例” 的混合检索；
• 实施效果：
• • 文档解析准确率达 98.7%，支持 15 种格式自动处理；
• • 知识库查询响应时间 < 100ms，准确率提升 60%；
• • 权限管理与数据本地化满足政务安全要求。

6.3 互联网行业：智能 Agent 服务

蚂蚁集团 “百宝箱” 产品基于 SeekDB 实现智能 Agent 的实时在线搜索：

• 业务挑战：智能 Agent 需同时处理用户文本查询、商品向量数据与促销规则标量数据，跨系统调用导致响应延迟；
• 解决方案：SeekDB 作为 Agent 的原生数据入口，集成 LangChain 框架实现多轮对话与精准检索；
• 实施效果：
• • Agent 响应时间从 1.5 秒降至 300ms；
• • 商品推荐准确率提升 35%；
• • 大模型 token 消耗降低 90%（基于 Power Mem）。

七、未来演进与生态规划

7.1 技术演进路线图

OceanBase 为 SeekDB 规划了清晰的技术演进路线：

• 短期（2026 Q1）：
• • 支持 10240 维超大规模向量；
• • 新增图像、音频等非结构化数据支持；
• • 推出 GPU 加速版本，提升向量检索性能 10 倍。
• 中期（2026 Q4）：
• • 实现 TP/AP/AI 引擎的深度融合优化；
• • 支持联邦学习与隐私计算，适配高敏场景；
• • 推出多语言 SDK（Java、Go、C++）。
• 长期（2027+）：
• • 集成自研大模型推理引擎；
• • 支持跨多云环境的分布式检索；
• • 构建 AI 原生数据库的行业标准。

7.2 开源生态建设

SeekDB 以开源为核心战略，通过三大举措构建生态：

1. 开发者社区：建立技术论坛与开发者计划，提供免费培训与认证；
2. 合作伙伴计划：与 AI 框架厂商、云服务商共建解决方案；
3. 行业插件库：鼓励社区贡献金融、政务、医疗等行业专用插件。

截至 2025 年 11 月，SeekDB 的 GitHub 星标数已突破 5000，累计贡献者超 200 人，生态正快速成长。

八、总结：AI 原生数据库的未来图景

SeekDB 的发布不仅是 OceanBase“数据 ×AI” 战略的重要落地，更标志着数据库行业进入 “AI 原生” 的新阶段。它通过多模数据统一存储、混合检索机制、轻量化部署与全生态兼容四大核心能力，解决了企业 AI 项目落地的核心痛点，实现了从 “业务支撑” 到 “智能赋能” 的范式跃迁。

正如杨冰所言：“未来数据库必须同时服务‘人’与‘智能体’。” SeekDB 的实践证明，AI 原生数据库不是传统数据库的功能升级，而是从存储引擎到查询优化器的全面重构。在金融、政务、互联网等行业的落地案例中，它已经展现出强大的实用价值 —— 既降低了 AI 应用的工程门槛，又提升了智能决策的实时性与准确性。

随着技术的持续演进与生态的不断完善，SeekDB 有望成为 AI 时代的数据基础设施核心，推动 “数据原生智能” 的普及与深化。对于企业而言，拥抱这类 AI 原生数据库，将不再是简单的技术选型，而是把握 AI 时代竞争优势的战略选择。