一、AI时代的数据挑战

随着大模型技术的迅猛发展，AI 应用正在从实验阶段迈向大规模落地。然而，当开发者真正开始构建应用时，却普遍会遇到一个现实难题：如何高效管理与检索多模态数据？

在一个典型的 AI 查询中，往往需要同时处理多种能力，例如：

• 向量检索（语义匹配）
• 全文检索（关键词命中）
• 结构化筛选（时间、位置、类别等约束条件）
• JSON 嵌套字段查询
• GIS 空间分析

为了满足这些需求，传统方案通常需要组合多种系统：关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）负责元数据，向量数据库（Milvus/Chroma）负责 embedding 检索，全文检索引擎（Elasticsearch）承担关键词搜索。

这种“拼装式架构”虽然能工作，但复杂度高，维护成本大。更麻烦的是，当网络抖动或写入出现部分失败时，各系统之间的数据极容易失去一致性，导致知识库出现“精神分裂式”的异常：元数据表明文档存在，但向量库或全文库却检索不到相关内容，排查起来困难且代价高。

而seekdb打破了传统数据库的设计假设，不再将不同类型的数据隔离存储，而是实现了多模态数据的统一存储与检索。这意味着开发者可以在一个查询中同时处理向量相似度匹配、全文检索、结构化过滤等多种数据类型，并获得统一的相关性排序结果。

二、seekdb：AI原生混合搜索数据库

2.1 什么是seekdb？

seekdb是OceanBase开源的首款AI原生混合搜索数据库，定位为"AI原生混合搜索"数据库。它能够将向量、全文、标量、地理空间数据等不同类型的数据，放到同一个检索引擎里进行统一查询，实现真正的混合搜索能力。

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。

2.2 seekdb特性解读

2.3 混合搜索引擎

seekdb的核心是混合搜索引擎，它在数据库内核层面支持了向量、全文和标量过滤的混合查询。一条SQL语句，就能完成多路召回和精排，实现毫秒级响应，支持百亿级向量检索。

2.4 事务一致性保障

与多系统拼凑方案不同，seekdb在单一数据库内实现了多模态数据的事务一致性保障。当向量索引和结构化索引需要同时更新时，系统能够确保数据的完整性，避免了分布式环境下的数据不一致问题。

2.5 性能优化

seekdb通过粗排+精排机制，实现了高效的混合搜索性能。不同类型的索引有不同的性能特征，seekdb的查询优化器能够在混合查询中找到最优的执行路径，确保查询效率。

三、seekdb实战：Dify构建AI应用

在本章中，我们将结合 Dify 和 seekdb实际部署一个 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用，实现知识库索引、聊天助手创建及应用调试的完整流程。

3.1 环境准备与部署

Dify 默认需要两个数据库：

1. 向量数据库：用于存储知识库的向量化内容。
2. 关系型数据库：用于存储元数据和应用信息。

为解决 Dify 部署维护复杂度高及 MySQL 兼容性问题，OceanBase 开源团队与顺丰 AI 技术平台组基于 OceanBase 强大的 SQL 兼容能力，联合完成了 Dify MySQL 兼容开发，为社区及企业用户提供开箱即用的解决方案，显著降低部署运维成本。

在这一架构下，seekdb 将同时扮演以下角色：

• 元数据库： 存储 Dify 的应用配置、用户数据等。
• 向量数据库：存储文档向量和进行相似性搜索。
• 全文检索系统：负责关键词检索，支撑 Hybrid Search 逻辑。

3.1.1 克隆 Dify 仓库

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env

编辑 .env 文件，将向量数据库设置为 seekdb，并填写连接信息：

VECTOR_STORE=oceanbase

OCEANBASE_VECTOR_HOST=198.19.249.160
OCEANBASE_VECTOR_PORT=2881
OCEANBASE_VECTOR_USER=root@test
OCEANBASE_VECTOR_PASSWORD=<your_password>
OCEANBASE_VECTOR_DATABASE=rag

说明：seekdb IP 可通过虚拟机中 ip addr 命令查看。例如：

inet 198.19.249.160/24 scope global dynamic eth0

3.1.2 启动 Dify 服务

完成环境变量配置后，通过 Docker Compose 启动服务：

docker compose up -d

提示：如果本地已部署 seekdb 桌面版，可以注释掉 docker-compose.yaml 中的 seekdb 容器配置，避免重复启动。

访问 http://localhost 进入 Dify Web 界面，首次登录需要设置用户名和密码。

3.2 配置模型与索引知识库

3.2.1 设置模型供应商

1. 点击右上角头像 → 进入 设置 页面。
2. 选择 模型供应商（本文示例使用通义千问），填入 API Key 并保存。
3. 设置默认系统模型，包括系统推理模型与 Embedding 模型。

3.2.2 创建并索引知识库

1. 进入 知识库 标签页 → 点击 创建知识库。
2. 选择 导入已有文本，可直接上传文档。
3. 设置分段规则，可保留默认配置，并点击 预览块 查看效果。
4. 确认无误后，点击 保存并处理，完成知识库索引。

3.3 创建聊天助手应用

1. 进入 工作室 → 应用管理 → 创建空白应用。
2. 选择 聊天助手，填写应用名称后点击 创建。
3. 将上一步索引的知识库添加为聊天助手上下文。
4. 在右侧聊天框进行应用调试，例如询问文档中的内容。AI 会基于文档生成回答，并显示引用来源。
5. 调试完成后，点击 发布，即可正式使用聊天助手。

四、seekdb与传统方案对比

在传统的AI应用开发中，面对多模态数据通常需要多套系统协同工作：向量数据由 Milvus 或 Chroma 存储，文本数据由 Elasticsearch 管理，结构化元数据由 MySQL 或 PostgreSQL 维护。虽然这种方案可以满足功能需求，但带来的问题也很明显：系统复杂度高、运维成本大、数据一致性难以保障，而且混合搜索能力需要额外实现，部署和学习成本都不低。

相比之下，seekdb作为AI原生混合搜索数据库，通过单一系统即可处理向量、全文、结构化及地理空间数据，实现原生的混合搜索能力。它不仅保证了多模态数据的事务一致性，避免了传统拼接方案中的“精分”问题，而且部署极简，资源占用低，支持标准SQL和AI函数调用，显著降低了学习和运维成本。对于开发者而言，seekdb将原本分散的多系统架构整合为一个统一平台，既提升了开发效率，也保证了系统的稳定性和数据可靠性。

特性	传统方案	seekdb
系统复杂度	高（多系统）	低（单一系统）
数据一致性	难保障	原生支持
部署难度	复杂	简单
资源占用	高	低（1核2GB起）
学习成本	高（多技术栈）	低（SQL+AI函数）
混合搜索	需自行实现	内置支持

五、心得与总结

在当今的大模型时代，数据检索方式正从“单一能力”走向“多模态融合”。过去构建一个 RAG 应用往往需要开发者在向量库、全文库、关系库之间来回奔波，不仅要处理多种技术栈，还要面对数据不一致、检索链路复杂、运维困难等现实问题。而 seekdb 所提出的 “AI 原生混合搜索” 思路，实际上代表了新一代 AI 数据库的方向。

从实际体验来看，我认为 seekdb 带来的改变可以从三个方面理解：

第一，开发体验的本质变化。
过去构建 RAG 或知识库系统，往往需要搭一堆组件，调联它们之间的接口，甚至自己实现混合搜索的逻辑。seekdb 则把“多模态数据管理”抽象成了单一数据库能力，原本复杂的检索链路被压缩成一句 SQL。开发者不再需要思考“这段内容是该存 Elasticsearch 还是 Milvus”，而是专注于业务本身，这种模式非常接近“云原生数据库”在事务系统中的革新，只不过这次变革发生在 AI 数据领域。

第二，系统架构的显著简化。
传统拼装式架构，本质上是“功能拼”，而非“能力融合”。不同系统之间没有事务边界，数据一致性靠业务自我保证，属于高风险结构。一旦调用链路出现抖动或写入失败，问题排查非常痛苦。而 seekdb 通过统一的索引结构和存储引擎，使向量、全文、标量数据天然处于同一个事务里，根治了传统方案最头痛的数据“精神分裂”问题。

第三，对 AI 应用未来形态的启发。
基于 seekdb + Dify 的实践可以看到，未来 AI 应用的构建方式正在走向工具化、自动化、集成化。索引文档、构建应用、调试、发布，只需要在 Dify 里按流程点几下即可。而 seekdb 的混合搜索让检索层足够简洁和通用，不需要额外定制逻辑。随着 AI Agent 体系和插件生态不断演进，我们可以预见：未来的 AI 应用开发会类似搭积木，底层由高性能的统一数据库支撑，上层由统一的 Agent/应用框架承载，开发者将把更多精力放到业务逻辑和用户体验，而非基础设施。

总结来看，seekdb 的意义并不仅仅是“把向量库和关系库放在一起”，而是为 AI 数据处理提供了新的范式。
它让“混合搜索”这种曾经只有大型企业才能玩得起的能力，变成了开箱即用的基础设施；让 RAG 应用的构建不再是硬核工程，而是人人都能玩的轻量级项目。

如果说过去 AI 应用的瓶颈在“模型能力不足”，那么未来 AI 应用的瓶颈将更大程度地转向“数据的组织与检索”。而 seekdb 正是为解决这一瓶颈而生的。

对于正在构建AI应用的开发者而言，seekdb提供了一个值得尝试的新选择，特别是在本地知识库、边缘AI应用和AI Agent记忆体等场景中，其轻量级和混合搜索的特性将带来显著优势。

随着AI技术的不断发展，seekdb作为AI原生数据库的代表，将持续演进，为开发者提供更强大的数据存储与检索能力，助力AI应用的规模化落地。

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参考资料：

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