oceanbase/seekdb

🌊 seekdb – AI 代理的状态存储

它是什么 – seekdb 是一个开源的、兼容 MySQL 的数据库，它将传统的关系型存储与向量和全文搜索相结合。它基于 OceanBase SQL 引擎构建，可以在进程中嵌入式运行、作为单节点服务器运行，或在分布式 OceanBase 集群中运行。

为什么它对 AI 很重要 – 现代 AI 代理需要：

• 持续写入（存储观察、嵌入、日志）并在毫秒内读回。
• 安全地分支和实验（想想规划的“沙箱”环境）。
• 检索时混合使用向量相似性、关键词搜索和关系型过滤器——所有这些都在单个 SQL 查询中完成。

seekdb 开箱即用地提供了这些功能，让开发者专注于代理逻辑，而不是在关系型数据库、向量引擎和全文索引之间构建胶水代码。

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🔑 核心特性

特性	功能
混合搜索	单个 SQL 语句可以组合 VECTOR 相似性（l2_distance、cosine 等）、FULLTEXT 关键词匹配和标量谓词。无需客户端合并。
异步索引管道（变更流）	写入立即提交；后台管道更新增量 HNSW 索引，因此新插入的向量在下一个查询中即可搜索，而不会出现 P99 延迟峰值。
两级 HNSW	增量（delta）+ 快照索引提供快速写入和稳定的高吞吐量读取。
写时复制（COW）沙箱	FORK DATABASE 创建整个数据库的即时快照；代理可以实验，然后使用 MERGE TABLE 或 DROP DATABASE 接受或丢弃更改。
兼容 MySQL 协议	适用于任何 MySQL 驱动、SQLAlchemy、LangChain、LlamaIndex、Dify 等。
部署灵活性	嵌入式库、Docker 镜像、二进制安装或云托管实例（零安装 curl）。
性能	基准测试声称在 21 毫秒 P99 延迟下约 1,500 QPS——在相同工作负载下大约是 Milvus 的 10 倍和 Elasticsearch 的 3 倍。

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🚀 快速开始（最快路径）

# Python SDK – 推荐用于 AI/ML 项目
pip install -U pyseekdb

import pyseekdb
client = pyseekdb.Client(path="./agent_state.db")
mem = client.get_or_create_collection(name="episodic")
# 写入观察
mem.upsert(ids=[1], documents=["User said hello"], embeddings=[[0.1, 0.2, …]])
# 几毫秒后检索相关上下文
results = mem.query(query_texts=["hello"], n_results=5)
print(results)

对于完整的服务器部署，您可以运行 Docker 镜像：

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

所有安装选项（云实例、二进制、Homebrew）都在 README 和官方文档中描述。

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📚 典型用例

• 代理 AI 记忆 – 个人助理、自主机器人或工作流自动化的连续写入-然后-读取循环。
• RAG / 知识库 – 存储带有嵌入的文档，并一次性运行向量 + 关键词 + 过滤器查询。
• 语义代码搜索 – 将代码片段索引为向量，与文本搜索结合，并通过沙箱数据库隔离项目。
• 企业 AI 层 – 为现有的基于 MySQL 的应用程序添加支持向量的 AI 前端，而无需迁移数据。
• 边缘 / 设备端 AI – 将二进制嵌入设备；COW 沙箱让本地代理安全地实验。

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🤝 生态系统与集成

seekdb 附带 Python SDK（pyseekdb），并与主要的 LLM 应用框架集成：

• LangChain、LlamaIndex、Dify、LangGraph、Coze、Spring-AI-Alibaba、FastGPT、Jina AI、Ragas、Instructor、Baseten 等。 这些集成大多是添加 VectorStore 实现的 PR，因此开发者可以将 seekdb 客户端直接放入现有管道中。

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📄 许可证与社区

• 许可证： Apache License 2.0（宽松，商业友好）。
• 社区： Discord、GitHub Discussions、问题跟踪器和贡献者指南。该项目由 OceanBase 支持，OceanBase 是阿里巴巴、支付宝、滴滴等大型服务的数据库。

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底线 – seekdb 是一个专门构建的高性能状态存储，让 AI 代理将数据库视为可变的知识图谱：快速写入、即时查询，并通过沙箱分支安全地实验。它弥合了传统关系型数据库与现代向量搜索引擎之间的差距，所有这些都在熟悉的 MySQL 界面下。