서버를 실행하지 않고도 애플리케이션에 직접 임베드해 지연 시간이 짧은 유사도 검색을 제공하는 오픈소스 인프로세스 벡터 데이터베이스입니다.
oceanbase/seekdb
벡터, 전문 검색, 구조화·반구조화 데이터를 하나의 MySQL 호환 엔진에 저장해 에이전트 메모리와 검색에 활용하는 AI 네이티브 검색 데이터베이스입니다.
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Elasticsearch
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어떤 프로젝트인가요?
seekdb는 AI 에이전트 워크로드를 위해 만들어진 데이터베이스입니다. 벡터 검색, 전문 검색, 스칼라 필터를 단일 엔진에서 결합하고 SQL로 제공하므로, 검색을 위해 별도 시스템을 두거나 클라이언트에서 결과를 병합할 필요가 없습니다. MySQL과 호환되며 완전한 ACID 트랜잭션을 지원합니다. Python 또는 Node.js에서 임베디드 라이브러리로 실행하거나, 단일 노드 서버 또는 OceanBase 분산 클러스터의 일부로 실행할 수 있습니다.
에이전트 상태 관리를 위해 데이터베이스의 copy-on-write 스냅샷을 생성하는 FORK DATABASE와 샌드박스의 변경 사항을 메인 데이터베이스에 반영하는 MERGE TABLE을 제공합니다. 쓰기는 변경 스트림을 통해 delta HNSW 인덱스에 비동기적으로 색인되므로, 새로 쓴 벡터도 삽입 후 얼마 지나지 않아 검색할 수 있습니다. 또한 Python 패키지(pylibseekdb, pyseekdb)와 JavaScript 패키지(@oceanbase/seekdb-node)를 제공하며 LangChain, LlamaIndex, Dify와 연동됩니다.
핵심 기능
- 01벡터 검색, 전문 검색, 스칼라 필터를 하나의 SQL 쿼리로 결합
- 02완전한 ACID 트랜잭션을 지원하는 MySQL 프로토콜 호환성
- 03Python 및 Node.js용 임베디드 모드와 단일 노드 서버 배포 지원
- 04에이전트 샌드박스를 위한 FORK DATABASE copy-on-write 스냅샷과 MERGE TABLE
- 05거의 실시간 벡터 검색을 위한 비동기 인덱싱 파이프라인과 증분 HNSW
활용 사례
- AI 에이전트의 영구 메모리 및 상태 저장
- 벡터 검색과 키워드 검색을 함께 지원해야 하는 검색 증강 생성(RAG) 백엔드
- 롤백 또는 병합이 가능한 에이전트 데이터 샌드박스 실험
- 기존 MySQL 기반 애플리케이션에 시맨틱 검색 추가
빠른 시작
- 1
Python 패키지를 설치합니다(Python 3.11 이상 필요).
python3 -m pip install -U pylibseekdb pymysql - 2
README 예제를 example.py로 저장합니다.
- 3
예제를 실행하면 [{'value': 1}]이 출력됩니다.
python3 example.py
사용 전 알아둘 점
- 내장된 Python 빠른 시작을 사용하려면 Python 3.11 이상이 필요합니다.
- 지원 플랫폼은 pylibseekdb 패키지 페이지에 나열된 플랫폼으로 제한됩니다.
토픽
자주 묻는 질문
- seekdb은(는) 무엇인가요?
- 벡터, 전문 검색, 구조화·반구조화 데이터를 하나의 MySQL 호환 엔진에 저장해 에이전트 메모리와 검색에 활용하는 AI 네이티브 검색 데이터베이스입니다. seekdb는 AI 에이전트 워크로드를 위해 만들어진 데이터베이스입니다. 벡터 검색, 전문 검색, 스칼라 필터를 단일 엔진에서 결합하고 SQL로 제공하므로, 검색을 위해 별도 시스템을 두거나 클라이언트에서 결과를 병합할 필요가 없습니다. MySQL과 호환되며 완전한 ACID 트랜잭션을 지원합니다. Python 또는 Node.js에서 임베디드 라이브러리로 실행하거나, 단일 노드 서버 또는 OceanBase 분산 클러스터의 일부로 실행할 수 있습니다.
- seekdb은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- seekdb은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- seekdb은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. seekdb의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.
- seekdb은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- AI 에이전트의 영구 메모리 및 상태 저장 벡터 검색과 키워드 검색을 함께 지원해야 하는 검색 증강 생성(RAG) 백엔드 롤백 또는 병합이 가능한 에이전트 데이터 샌드박스 실험 기존 MySQL 기반 애플리케이션에 시맨틱 검색 추가
- seekdb는 어떻게 설치하나요?
- Python 패키지를 설치합니다(Python 3.11 이상 필요).: python3 -m pip install -U pylibseekdb pymysql README 예제를 example.py로 저장합니다. 예제를 실행하면 [{'value': 1}]이 출력됩니다.: python3 example.py
- seekdb은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/oceanbase/seekdb
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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