11月18日，在2025 OceanBase年度發布會上，OceanBase發布并開源了其首款AI數據庫OceanBase seekdb（簡稱seekdb）。開發者僅需三行代碼，即可快速構建知識庫、智能體等AI應用，輕松應對百億級多模數據檢索，真正實現“開箱即用”的AI數據基座。

該產品支持向量、全文、標量及空間地理數據的統一混合搜索，深度融合AI推理與數據處理，并兼容Hugging Face、LangChain等30余種主流AI框架。這一產品實現了數據庫從傳統“業務支撐系統”邁向“AI原生數據入口”的新功能，也是OceanBase自啟動“Data×AI”戰略以來的一份答卷。CEO楊冰表示：“希望OceanBase能夠探索出一條數據庫在AI時代的范式躍遷。”

楊冰認為，AI的真正瓶頸不在模型，而在數據。尤其在金融、政務等高敏場景，AI需在毫秒級完成實時推理，并安全融合私有數據。而傳統架構依賴多系統拼接數據鏈路，不僅復雜低效，還易引發權限混亂與延遲風險。

“seekdb不是傳統數據庫的功能疊加，而是專為AI時代重構的AI原生數據庫。”楊冰表示，“它繼承OceanBase的代碼和設計理念，更輕量、更敏捷，目標是成為大模型與私有數據融合計算的‘實時入口層’。我們希望與開發者一起，在混合搜索、多模融合等方向加速迭代、大膽創新。”

據Gartner預測，到2028年，支持生成式AI的數據庫支出將達2180億美元，占市場74%。但MIT研究顯示，超95%的企業AI項目因多模態數據割裂、系統鏈路冗長、權限管理復雜難以落地。seekdb帶來三大核心突破：

一是AI原生混合搜索能力。seekdb支持在一個查詢中融合向量檢索、全文搜索與標量過濾，采用“粗排+精排”多階段檢索機制，在低延遲的同時提升精度。依托成熟的事務引擎，它支持實時寫入與ACID 一致性，并兼容MySQL 生態。此外，seekdb支持標量、向量、文本、JSON和GIS等多模數據的統一存儲與檢索。例如，在反欺詐場景中，可直接查詢“近7天交易超5萬元、位置異常且行為類似歷史欺詐樣本”，無需跨系統調用，兼顧性能與安全。

二是極簡部署，開箱即用。seekdb最低僅需1核CPU、2GB內存，支持pip install一鍵安裝、秒級啟動，兼容嵌入式與客戶端/服務器雙部署模式，可輕松集成至智能Agent、開發工具鏈或本地應用，大幅降低AI應用的工程門檻。

三是更開發者友好。seekdb以Apache 2.0協議全球開源，開發者可自由使用、修改和擴展。產品全面兼容HuggingFace、Dify、LangChain等30余種AI框架及MCP大模型協議，無縫融入AI生態；并提供SQL及PythonSDK，適配不同開發習慣。同期開源的PowerRAG智能文檔解析框架與PowerMem分層記憶架構，后者在LOCOMO Benchmark上以73.70分登頂SOTA，Token消耗降低96%，大幅節省推理成本。

作為 OceanBase“Data×AI”戰略的關鍵一環，seekdb既可獨立使用，也可平滑融入新發布的OceanBase 4.4一體化融合版本。該版本首次將TP、AP與AI能力集成于單一內核，兼具分布式擴展、多云部署與金融級高可用，幫助企業避免后期架構重構風險。商用LTS版本將于2026年2月2日推出。

目前，OceanBase的混合搜索能力已在多個行業成功落地，充分驗證了其技術價值：中國聯通基于混合搜索構建統一AI知識庫，有效解決了私有文檔的權限管理與高效檢索難題；螞蟻百寶箱則基于混合搜索實現智能體的實時在線搜索，顯著提升了信息獲取的精準性與響應效率。

“這不僅是技術產品，更是開發范式的躍遷。”楊冰表示，“傳統數據庫只‘存’數據，而seekdb能‘理解’數據語義，混合搜索正是AI原生數據庫的關鍵分水嶺。”過去十五年，OceanBase在“雙11”等極限場景錘煉出的工程化能力，正轉化為AI時代的底層優勢，在AI原生混合搜索、多模融合、TP/AP/AI一體化、多云原生等方向持續突破。

自2010年由螞蟻集團自主研發以來，OceanBase已服務全球4000余家企業，覆蓋金融、政企、能源、通信、零售、制造、互聯網等關鍵領域。其云服務OB Cloud是全球唯一同時支持阿里云、華為云、騰訊云、百度智能云、AWS、GCP、Azure七大主流云廠商的數據庫產品，業務遍及全球16個國家和地區、60多個地域、240多個可用區。

楊冰強調：“未來數據庫必須同時服務‘人’與‘智能體’。在一個數據庫中支撐事務、分析與AI混合搜索，在數據源頭驅動實時、可信的智能。”seekdb現已在GitHub開源，新域名oceanbase.ai同步啟用，全球開發者可免費下載使用。此舉是OceanBase踐行AI戰略的關鍵一步，旨在推動行業加速邁向“智能原生”架構，為全球智能化轉型提供更普惠、更可落地的數據底座。