概述

欢迎使用 seekdb

seekdb 是一个 AI 原生数据库，基于成熟的 OceanBase 引擎构建，提供强大的向量搜索、语义搜索和全文搜索能力。它支持通过 SDK 和 SQL 两种方式进行连接和开发。

多模态数据支持

支持向量、JSON、文本等多种数据类型，满足 AI 应用的复杂数据需求

强大搜索能力

向量搜索、语义搜索、全文搜索、混合搜索一站式解决

LLM 原生集成

内置 AI 函数，支持向量嵌入和文本生成，简化 AI 应用开发

MySQL 兼容

兼容 MySQL 驱动和 ORM 框架，零学习成本快速上手

开发方式

选择开发方式

seekdb 提供两种开发方式，您可以根据需求选择：

pyseekdb 是 OceanBase 提供的 Python 客户端，支持两种数据库连接模式：

连接到嵌入式 seekdb 实例
连接到远程服务器（服务器模式 seekdb 或 OceanBase 实例）

quick_start.py

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# 安装 pyseekdb
pip install pyseekdb

# 连接到 seekdb
from pyseekdb import Client

client = Client(
    host="localhost",
    port=2881,
    user="root",
    password="your_password"
)

# 执行向量搜索
results = client.vector_search(
    table="documents",
    vector=embedding,
    limit=10
)

运行结果

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快速入门步骤

开始使用 seekdb

1

连接到 seekdb

选择合适的连接方式

多种连接选项

支持 Python SDK、MySQL 驱动、ORM 框架等多种连接方式，您可以根据项目需求选择最适合的方式。

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设计数据库 Schema

创建数据库、表和索引

schema.sql

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CREATE DATABASE my_ai_app;
USE my_ai_app;

CREATE TABLE documents (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT,
    embedding VECTOR(1536)
);

运行结果

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写入和读取数据

插入向量数据并执行搜索

data.sql

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-- 写入数据
INSERT INTO documents (id, title, content, embedding)
VALUES (1, 'AI 入门', '人工智能是...', AI_EMBED('人工智能是...'));

-- 读取数据
SELECT * FROM documents WHERE id = 1;

运行结果

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执行搜索

使用向量搜索、语义搜索或混合搜索

search.sql

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-- 向量搜索：找到最相似的文档
SELECT id, title,
       COSINE_DISTANCE(embedding, AI_EMBED('什么是机器学习')) AS similarity
FROM documents
ORDER BY similarity
LIMIT 5;

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知识检验

小测验

seekdb 基于哪个数据库引擎构建？