oceanbase/seekdb

The AI-Native Search Database. Best for agent storage, it unifies vector, text, structured, and semi-structured data into a single engine. This all-in-one database makes agents smarter, easier to run, and more stable.

🌊 seekdb – AI エージェントのためのステートストア

それは何か – seekdb は、従来のリレーショナルストレージとベクトル検索および全文検索を組み合わせた、オープンソースの MySQL 互換データベースです。OceanBase SQL エンジン上に構築されており、プロセス内に埋め込んで実行したり、単一ノードサーバーとして実行したり、分散 OceanBase クラスター内で実行したりできます。

AI にとって重要な理由 – 最新の AI エージェントには以下が必要です：

継続的に書き込む（観察、埋め込み、ログを保存）そしてミリ秒以内に読み戻す。
安全にブランチして実験する（計画のための「サンドボックス」環境を考えてください）。
ベクトル類似性、キーワード検索、リレーショナルフィルターを組み合わせて取得する – すべて単一の SQL クエリで。

seekdb はこれらの機能をすぐに提供し、開発者はリレーショナル DB、ベクトルエンジン、全文インデックスの間のグルーコードを構築する代わりに、エージェントロジックに集中できます。

🔑 コア機能

機能	説明
ハイブリッド検索	単一の SQL ステートメントで `VECTOR` 類似性（`l2_distance`、`cosine` など）、`FULLTEXT` キーワードマッチング、スカラー述語を組み合わせられます。クライアント側のマージは不要です。
非同期インデックスパイプライン（チェンジストリーム）	書き込みは即座にコミットされます。バックグラウンドパイプラインがデルタ HNSW インデックスを更新するため、新しく挿入されたベクトルは P99 レイテンシのスパイクなしに次のクエリで検索可能になります。
2 レベル HNSW	インクリメンタル（デルタ）+ スナップショットインデックスにより、高速な書き込みと安定した高スループットの読み取りが可能です。
コピーオンライト（COW）サンドボックス	`FORK DATABASE` はデータベース全体の即時スナップショットを作成します。エージェントは実験し、`MERGE TABLE` または `DROP DATABASE` で変更を受け入れるか破棄できます。
MySQL 互換プロトコル	任意の MySQL ドライバー、SQLAlchemy、LangChain、LlamaIndex、Dify などで動作します。
デプロイの柔軟性	埋め込みライブラリ、Docker イメージ、バイナリインストール、またはクラウドホストインスタンス（ゼロインストール curl）。
パフォーマンス	ベンチマークでは、21 ミリ秒の P99 レイテンシで約 1,500 QPS を主張 – 同じワークロードで Milvus の約 10 倍、Elasticsearch の約 3 倍。

🚀 クイックスタート（最速パス）

# Python SDK – AI/ML プロジェクトに推奨
pip install -U pyseekdb

import pyseekdb
client = pyseekdb.Client(path="./agent_state.db")
mem = client.get_or_create_collection(name="episodic")
# 観察を書き込む
mem.upsert(ids=[1], documents=["User said hello"], embeddings=[[0.1, 0.2, …]])
# 数ミリ秒後に関連コンテキストを取得
results = mem.query(query_texts=["hello"], n_results=5)
print(results)

完全なサーバーデプロイメントの場合は、Docker イメージを実行できます：

docker run -d -p 2881:2881 -p 2886:2886 \
  -v $(pwd)/data:/var/lib/oceanbase \
  oceanbase/seekdb:latest

すべてのインストールオプション（クラウドインスタンス、バイナリ、Homebrew）は README と公式ドキュメントに記載されています。

📚 典型的なユースケース

エージェント AI メモリ – パーソナルアシスタント、自律ボット、ワークフロー自動化のための継続的な書き込み-読み取りループ。
RAG / ナレッジベース – 埋め込み付きドキュメントを保存し、ベクトル + キーワード + フィルタークエリを一度に実行。
セマンティックコード検索 – コードスニペットをベクトルとしてインデックス化し、テキスト検索と組み合わせ、サンドボックスデータベースでプロジェクトを分離。
エンタープライズ AI レイヤー – データを移行せずに、既存の MySQL ベースのアプリケーションにベクトル対応の AI フロントエンドを追加。
エッジ / オンデバイス AI – デバイスにバイナリを埋め込む。COW サンドボックスにより、ローカルエージェントが安全に実験できます。

🤝 エコシステムと統合

seekdb には Python SDK（pyseekdb）が付属し、主要な LLM アプリフレームワークと統合されています：

LangChain、LlamaIndex、Dify、LangGraph、Coze、Spring-AI-Alibaba、FastGPT、Jina AI、Ragas、Instructor、Baseten など。これらの統合はほとんどが VectorStore 実装を追加する PR であり、開発者は既存のパイプラインに seekdb クライアントをドロップインできます。

📄 ライセンスとコミュニティ

ライセンス： Apache License 2.0（寛容、商用利用可能）。
コミュニティ： Discord、GitHub Discussions、問題トラッカー、コントリビューターガイド。このプロジェクトは、Alibaba、Alipay、DiDi などの大規模サービスを支えるデータベースである OceanBase によってサポートされています。

結論 – seekdb は、AI エージェントがデータベースを可変の知識グラフのように扱えるようにする、目的に特化した高性能ステートストアです。高速な書き込み、即時クエリ、サンドボックス化されたフォークによる安全な実験を実現します。従来のリレーショナルデータベースと最新のベクトル検索エンジンの間のギャップを、おなじみの MySQL インターフェースの下で埋めます。