AI與業務之間，有一條被忽視的鴻溝

相信很多小伙伴都有這樣的經歷：

用AI搞Demo、演示、草稿，一看效果真不錯。

但真刀真槍干的時候，AI就不靈了，輸出的內容東改改西改改，最后還不如自己從頭搞來的快。

做企業的朋友，應該也有同樣的感受。

在各個業務中融入AI，然后滿懷憧憬，期待AI能帶企業起飛。

現實很骨感，絕大多數企業都沒得到期望的回報。

是現在的模型性能還不夠強嗎？

不見得，更大的原因是，模型與真實業務數據之間，有一條鴻溝。

用AI做Demo，是“提示詞工程”。

用AI做業務，是“上下文工程”。

上下文工程，就是這條鴻溝上架起的橋。

但當前的上下文工程，是搖搖欲墜的木板橋，效率并不高。

而造成這條鴻溝的一大原因，是數據層面的混亂。

結構化的、非結構化的、半結構化的，存在數據庫的、存在電腦本地的、存在向量數據庫的，還有各種模態的數據。

AI模型使用這些數據，就要用不同的方式，分別獲取不同類型的數據。

每種方式都會有信息損失，幾種損失加在一起，造成了更大的損失。

費力，又不討好。

現在，螞蟻旗下的分布式數據庫公司OceanBase，在鴻溝上筑起了一座叫「seekdb」的大橋。

什么是OceanBase seekdb

11月18日，OceanBase發布了首款AI原生混合搜索數據庫「seekdb」，還是開源的。

AI原生，意味著seekdb不是在傳統數據庫中融入AI，而是為AI重構數據庫。

混合搜索數據庫，就是在一個數據庫中，統一了標量（字段）、向量（語義特征）和全文數據的存儲和檢索，并通過內置AI Functions支持多模混合搜索和智能推理。

使用seekdb，開發者只需三行代碼，就能實現百億級數據混合搜索。

OceanBase的CTO楊傳輝表示：“我們認為AI數據庫的核心不是向量，而是混合搜索。”

有的概念可能有些抽象，后面會給大家詳細解讀到。

seekdb強在哪里

混合搜索

混合搜索就像一位全能的信息偵探，它能讓你在一次查詢語句中，同時運用語義理解（向量搜索）、關鍵詞匹配（全文搜索）和條件篩選（標量過濾）這三種不同的技能，從多個維度鎖定目標。

它采用“先廣撒網再重點捕撈”的智能流程，先快速初選出一批候選結果，再進行精細排序，從而在毫秒間兼顧速度與精度。

舉個例子，一位律師給大模型發送指令：“找到近五年內，關于未成年人網絡打賞退款的、且與我的案件情節相似的勝訴判決書”。

這時大模型會調用seekdb，數據庫中同時進行：關鍵詞匹配（“未成年人”、“打賞”、“退款”）、條件篩選（“近五年”、“勝訴”）、以及語義理解（尋找案情描述“情節相似”的案例），最后找到精準的數據。

而不是從3類不同數據庫中分別查詢數據，這樣可能有遺漏和冗余。

內置AI

seekdb數據庫內置AI功能，可以接入各種AI模型。

可以在數據庫內進行向量嵌入、推理、提示詞管理與重排。

這有什么用呢？

舉個例子，你在傳統數據庫中存入關于供應商的數據，后來你要用大模型對比分析與各個供應商合作的情況。

當你查詢數據庫時，你會得到與存入時相同的數據。（這不是廢話嘛......）

但問題是，這些數據可能沒有包含大模型上下文需要的精確信息。

有人會說，大模型本身不就能推理嗎？

是的，但如果上下文數量巨大，大模型很可能忽略掉某些信息的推理，這點大家應該都深有體會。

如果使用seekdb，供應商數據入庫時，庫內AI會自動推理出供應商的各種衍生信息，比如類型、規模、風險等等。

查詢時，就會得到大模型需要的精確信息，大模型輸出結果就會更全面、更精準、更可靠。

SQL原生

SQL原生，意味著seekdb不是一個功能有限的專用引擎，而是一個繼承了成熟穩定的OceanBase核心的全功能數據庫。

完整支持ACID事務，確保數據準確可靠。

底層基于LSM-Tree存儲架構，讓數據可以實現高頻的實時寫入與立即可查，并在寫入的同時就自動構建好全文、向量等多種索引，無需等待。

深度兼容MySQL的語法與協議，熟悉的工具和代碼幾乎可以無縫遷移。

部署門檻低

部署seekdb非常容易。

你可以像安裝一個普通的Python庫那樣，通過“pip install”一鍵獲取seekdb。

最低只需1核CPU和2GB內存的極低配置就能秒級啟動并順暢運行。

無需復雜的依賴組件，采用單點架構，真正做到開箱即用。

可以非常靈活地融入你的項目：既可以作為嵌入式數據庫，僅用幾行代碼就集成到AI應用中，也可以作為獨立的客戶端/服務器進行部署。

這種“比輕量級更輕”的設計，讓seekdb的資源需求遠低于傳統數據庫，不僅能無縫部署在服務器和開發者的個人電腦上，未來甚至能運行在各種移動設備中。

生態兼容

seekdb秉承了開放與集成的設計哲學，采用Apache 2.0協議全面開源。

開發者可以自由使用、修改和共建seekdb項目，這樣就能以更快的速度持續進化。

無需復雜適配即可與Dify、LangChain等主流AI框架和MCP協議無縫集成，無痛嵌入現有AI技術棧。

同時，社區開源的PowerRAG智能文檔解析框架和PowerMem分層記憶架構，在特定基準測試中達到了頂尖水平，并能大幅降低大模型推理成本。

下面是seekdb與其他數據庫的對比：

一目了然，高下立判。

seekdb能用在哪

seekdb的用處，可太多了。

各類智能化場景中，seekdb都能提供強大的數據支撐。

在智能問答與知識管理領域，seekdb能夠為各類RAG應用提供強大支持。

它通過整合外部知識源，有效增強大模型的回答質量，降低幻覺，適用于企業知識庫、智能客服和個人知識助手等場景，實現更準確、實時的信息交互。

針對代碼開發與AI編程，seekdb可對代碼倉庫建立語義向量與全文關鍵詞雙重索引，幫助開發者快速搜索代碼片段、實現智能補全，并管理代碼的結構化信息。

無論是IDE插件、本地開發環境還是在線編程平臺，seekdb都能提升編碼效率與代碼生成質量。

在語義搜索與內容推薦方面，seekdb突破傳統關鍵詞匹配的局限，支持多模態數據的語義理解，輕松實現以文搜圖、商品精準推薦等智能搜索功能，讓搜索引擎更懂用戶意圖。

對于AI Agent類應用，seekdb提供記憶存儲、元數據管理、多模態數據處理等一站式數據解決能力，適用于個人生活助手、企業自動化流程和行業垂直智能體等，幫助構建具備感知、決策與執行能力的智能系統。

在傳統系統AI化升級中，seekdb高度兼容 MySQL 生態，使現有企業應用無需大規模重構，就能嵌入AI能力，覆蓋文檔處理、經營分析、財務管理等多種場景，實現從“被動執行”到“主動協作”的智能化轉型。

此外，seekdb也適用于邊緣與端側智能設備，由于輕量架構與完整功能，可嵌入智能車載、教育終端、醫療設備等資源受限環境，并與云端系統無縫協同，構建端云一體的智能體驗。

想要體驗seekdb的朋友，可以去OceanBase官網或GitHub。

官網：

https://www.oceanbase.ai/zh-CN/

GitHub：

https://github.com/oceanbase/seekdb

快讓你的AI應用，更加高效吧！