AI与业务之间，有一条被忽视的鸿沟

相信很多小伙伴都有这样的经历：

用AI搞Demo、演示、草稿，一看效果真不错。

但真刀真枪干的时候，AI就不灵了，输出的内容东改改西改改，最后还不如自己从头搞来的快。

做企业的朋友，应该也有同样的感受。

在各个业务中融入AI，然后满怀憧憬，期待AI能带企业起飞。

现实很骨感，绝大多数企业都没得到期望的回报。

是现在的模型性能还不够强吗？

不见得，更大的原因是，模型与真实业务数据之间，有一条鸿沟。

用AI做Demo，是“提示词工程”。

用AI做业务，是“上下文工程”。

上下文工程，就是这条鸿沟上架起的桥。

但当前的上下文工程，是摇摇欲坠的木板桥，效率并不高。

而造成这条鸿沟的一大原因，是数据层面的混乱。

结构化的、非结构化的、半结构化的，存在数据库的、存在电脑本地的、存在向量数据库的，还有各种模态的数据。

AI模型使用这些数据，就要用不同的方式，分别获取不同类型的数据。

每种方式都会有信息损失，几种损失加在一起，造成了更大的损失。

费力，又不讨好。

现在，蚂蚁旗下的分布式数据库公司OceanBase，在鸿沟上筑起了一座叫「seekdb」的大桥。

什么是OceanBase seekdb

11月18日，OceanBase发布了首款AI原生混合搜索数据库「seekdb」，还是开源的。

AI原生，意味着seekdb不是在传统数据库中融入AI，而是为AI重构数据库。

混合搜索数据库，就是在一个数据库中，统一了标量（字段）、向量（语义特征）和全文数据的存储和检索，并通过内置AI Functions支持多模混合搜索和智能推理。

使用seekdb，开发者只需三行代码，就能实现百亿级数据混合搜索。

OceanBase的CTO杨传辉表示：“我们认为AI数据库的核心不是向量，而是混合搜索。”

有的概念可能有些抽象，后面会给大家详细解读到。

seekdb强在哪里

混合搜索

混合搜索就像一位全能的信息侦探，它能让你在一次查询语句中，同时运用语义理解（向量搜索）、关键词匹配（全文搜索）和条件筛选（标量过滤）这三种不同的技能，从多个维度锁定目标。

它采用“先广撒网再重点捕捞”的智能流程，先快速初选出一批候选结果，再进行精细排序，从而在毫秒间兼顾速度与精度。

举个例子，一位律师给大模型发送指令：“找到近五年内，关于未成年人网络打赏退款的、且与我的案件情节相似的胜诉判决书”。

这时大模型会调用seekdb，数据库中同时进行：关键词匹配（“未成年人”、“打赏”、“退款”）、条件筛选（“近五年”、“胜诉”）、以及语义理解（寻找案情描述“情节相似”的案例），最后找到精准的数据。

而不是从3类不同数据库中分别查询数据，这样可能有遗漏和冗余。

内置AI

seekdb数据库内置AI功能，可以接入各种AI模型。

可以在数据库内进行向量嵌入、推理、提示词管理与重排。

这有什么用呢？

举个例子，你在传统数据库中存入关于供应商的数据，后来你要用大模型对比分析与各个供应商合作的情况。

当你查询数据库时，你会得到与存入时相同的数据。（这不是废话嘛......）

但问题是，这些数据可能没有包含大模型上下文需要的精确信息。

有人会说，大模型本身不就能推理吗？

是的，但如果上下文数量巨大，大模型很可能忽略掉某些信息的推理，这点大家应该都深有体会。

如果使用seekdb，供应商数据入库时，库内AI会自动推理出供应商的各种衍生信息，比如类型、规模、风险等等。

查询时，就会得到大模型需要的精确信息，大模型输出结果就会更全面、更精准、更可靠。

SQL原生

SQL原生，意味着seekdb不是一个功能有限的专用引擎，而是一个继承了成熟稳定的OceanBase核心的全功能数据库。

完整支持ACID事务，确保数据准确可靠。

底层基于LSM-Tree存储架构，让数据可以实现高频的实时写入与立即可查，并在写入的同时就自动构建好全文、向量等多种索引，无需等待。

深度兼容MySQL的语法与协议，熟悉的工具和代码几乎可以无缝迁移。

部署门槛低

部署seekdb非常容易。

你可以像安装一个普通的Python库那样，通过“pip install”一键获取seekdb。

最低只需1核CPU和2GB内存的极低配置就能秒级启动并顺畅运行。

无需复杂的依赖组件，采用单点架构，真正做到开箱即用。

可以非常灵活地融入你的项目：既可以作为嵌入式数据库，仅用几行代码就集成到AI应用中，也可以作为独立的客户端/服务器进行部署。

这种“比轻量级更轻”的设计，让seekdb的资源需求远低于传统数据库，不仅能无缝部署在服务器和开发者的个人电脑上，未来甚至能运行在各种移动设备中。

生态兼容

seekdb秉承了开放与集成的设计哲学，采用Apache 2.0协议全面开源。

开发者可以自由使用、修改和共建seekdb项目，这样就能以更快的速度持续进化。

无需复杂适配即可与Dify、LangChain等主流AI框架和MCP协议无缝集成，无痛嵌入现有AI技术栈。

同时，社区开源的PowerRAG智能文档解析框架和PowerMem分层记忆架构，在特定基准测试中达到了顶尖水平，并能大幅降低大模型推理成本。

下面是seekdb与其他数据库的对比：

一目了然，高下立判。

seekdb能用在哪

seekdb的用处，可太多了。

各类智能化场景中，seekdb都能提供强大的数据支撑。

在智能问答与知识管理领域，seekdb能够为各类RAG应用提供强大支持。

它通过整合外部知识源，有效增强大模型的回答质量，降低幻觉，适用于企业知识库、智能客服和个人知识助手等场景，实现更准确、实时的信息交互。

针对代码开发与AI编程，seekdb可对代码仓库建立语义向量与全文关键词双重索引，帮助开发者快速搜索代码片段、实现智能补全，并管理代码的结构化信息。

无论是IDE插件、本地开发环境还是在线编程平台，seekdb都能提升编码效率与代码生成质量。

在语义搜索与内容推荐方面，seekdb突破传统关键词匹配的局限，支持多模态数据的语义理解，轻松实现以文搜图、商品精准推荐等智能搜索功能，让搜索引擎更懂用户意图。

对于AI Agent类应用，seekdb提供记忆存储、元数据管理、多模态数据处理等一站式数据解决能力，适用于个人生活助手、企业自动化流程和行业垂直智能体等，帮助构建具备感知、决策与执行能力的智能系统。

在传统系统AI化升级中，seekdb高度兼容 MySQL 生态，使现有企业应用无需大规模重构，就能嵌入AI能力，覆盖文档处理、经营分析、财务管理等多种场景，实现从“被动执行”到“主动协作”的智能化转型。

此外，seekdb也适用于边缘与端侧智能设备，由于轻量架构与完整功能，可嵌入智能车载、教育终端、医疗设备等资源受限环境，并与云端系统无缝协同，构建端云一体的智能体验。

想要体验seekdb的朋友，可以去OceanBase官网或GitHub。

官网：https://www.oceanbase.ai/zh-CN/

GitHub：https://github.com/oceanbase/seekdb

快让你的AI应用，更加高效吧！