seekdb — база данных для AI-приложений, которая объединяет в одном движке реляционные данные, векторный поиск, полнотекстовый поиск, JSON и геоданные. Разработчики получают гибридный поиск и AI-функции прямо внутри базы: не нужно тащить embedding, reranking и вызовы LLM в отдельные сервисы — всё это можно запускать в том же SQL-запросе, что и обычную выборку данных.
В основе seekdb лежит движок OceanBase, поэтому под капотом — полноценный ACID, real-time запись и чтение, а также совместимость с экосистемой MySQL. Это значит, что привычные SQL-навыки и инструменты работают без переобучения, а поверх них появляются новые возможности для AI-задач.
Гибридный поиск в seekdb сочетает векторный поиск по смыслу, полнотекстовый поиск по ключевым словам и обычные реляционные фильтры — всё в одном SQL-запросе. Ранжирование результатов поддерживает взвешенные оценки, Reciprocal Rank Fusion и reranking через LLM. Векторные индексы покрывают и оперативную память (HNSW, HNSW_SQ, HNSW_BQ), и диск (IVF, IVF_PQ), что помогает экономить на хранении при больших объёмах данных. Полнотекстовый поиск поддерживает запросы по ключевым словам, фразам и булевой логике с ранжированием по BM25.
Отдельный блок — встроенные AI-функции: AI_EMBED превращает текст в векторные эмбеддинги прямо в SQL, AI_COMPLETE генерирует текст с поддержкой шаблонов промптов, а AI_RERANK пересортирует результаты через LLM-модели. Управлять этими сервисами и подключать внешние LLM можно через пакет DBMS_AI_SERVICE. Так получается полный цикл RAG-workflow — от загрузки документов до готового ответа — без выноса логики за пределы базы.
seekdb годится для построения баз знаний и enterprise-QA систем, семантического поиска по товарам и изображениям, AI-ассистентов для разработки с семантическим анализом кода, а также для edge-сценариев: легковесная архитектура поддерживает embedded и micro-server режимы, что позволяет разворачивать базу на устройствах с ограниченными ресурсами — от мобильных до промышленных терминалов.
Установить seekdb можно через pip install pyseekdb — работает на macOS и Linux. Взаимодействие построено на минималистичном Python API: создаёте коллекцию, вставляете данные, делаете запрос — без лишней обвязки. Документация и Quick start доступны на GitHub.
Блог