Встраиваемая в приложения векторная база данных с открытым исходным кодом для быстрого поиска по сходству без отдельного сервера.
oceanbase/seekdb
AI-ориентированная поисковая база данных: хранит векторные, полнотекстовые, структурированные и полуструктурированные данные в одном совместимом с MySQL движке для памяти и поиска агентов.
Open source альтернатива:Pinecone
Elasticsearch
- Звёзды
- 3,165
- Форки
- 414
- Открытые issues
- 188
- Последний коммит
- 10 часов назад
Что это?
seekdb — база данных для рабочих нагрузок AI-агентов. Она объединяет векторный и полнотекстовый поиск со скалярными фильтрами в одном движке и предоставляет к ним доступ через SQL, поэтому для поиска не нужны отдельные системы и объединение результатов на стороне клиента. База совместима с MySQL и поддерживает полнофункциональные ACID-транзакции. Её можно использовать как встраиваемую библиотеку из Python или Node.js, запускать как односерверный экземпляр или развернуть в составе распределённого кластера OceanBase.
Для управления состоянием агентов в проекте есть FORK DATABASE, создающая снимок базы данных по модели copy-on-write, и MERGE TABLE, которая переносит изменения из изолированной среды обратно в основную базу. Записи индексируются асинхронно через поток изменений в дельта-индекс HNSW, поэтому новые векторы можно искать вскоре после добавления. Проект также предоставляет пакеты для Python (pylibseekdb, pyseekdb) и JavaScript (@oceanbase/seekdb-node), а также интеграции с LangChain, LlamaIndex и Dify.
Ключевые возможности
- 01Векторный и полнотекстовый поиск со скалярными фильтрами в одном SQL-запросе
- 02Совместимость с протоколом MySQL и полнофункциональные ACID-транзакции
- 03Встраиваемый режим для Python и Node.js, а также развёртывание в виде односерверного экземпляра
- 04Снимки по модели copy-on-write с помощью FORK DATABASE и MERGE TABLE для изолированных сред агентов
- 05Асинхронная индексация с инкрементальным HNSW для векторного поиска почти в реальном времени
Сценарии использования
- Постоянная память и хранение состояния AI-агентов
- Бэкенды для генерации с дополненной поиском (RAG), которым нужны и векторный, и поисковый по ключевым словам механизмы
- Эксперименты с данными агентов в изолированной среде с возможностью отката или слияния изменений
- Добавление семантического поиска в существующее приложение на базе MySQL
Быстрый старт
- 1
Установите пакеты Python (требуется Python 3.11 или новее).
python3 -m pip install -U pylibseekdb pymysql - 2
Сохраните пример из README как example.py.
- 3
Запустите пример: он должен вывести [{'value': 1}].
python3 example.py
Что важно знать
- Встроенное краткое руководство по Python требует Python 3.11 или новее.
- Поддерживаются только платформы, перечисленные на странице пакета pylibseekdb.
Темы
Частые вопросы
- Что такое seekdb?
- AI-ориентированная поисковая база данных: хранит векторные, полнотекстовые, структурированные и полуструктурированные данные в одном совместимом с MySQL движке для памяти и поиска агентов. seekdb — база данных для рабочих нагрузок AI-агентов. Она объединяет векторный и полнотекстовый поиск со скалярными фильтрами в одном движке и предоставляет к ним доступ через SQL, поэтому для поиска не нужны отдельные системы и объединение результатов на стороне клиента. База совместима с MySQL и поддерживает полнофункциональные ACID-транзакции. Её можно использовать как встраиваемую библиотеку из Python или Node.js, запускать как односерверный экземпляр или развернуть в составе распределённого кластера OceanBase.
- seekdb можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- seekdb распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- seekdb всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в seekdb — 21 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать seekdb?
- Постоянная память и хранение состояния AI-агентов Бэкенды для генерации с дополненной поиском (RAG), которым нужны и векторный, и поисковый по ключевым словам механизмы Эксперименты с данными агентов в изолированной среде с возможностью отката или слияния изменений Добавление семантического поиска в существующее приложение на базе MySQL
- Как установить seekdb?
- Установите пакеты Python (требуется Python 3.11 или новее).: python3 -m pip install -U pylibseekdb pymysql Сохраните пример из README как example.py. Запустите пример: он должен вывести [{'value': 1}].: python3 example.py
- Где скачать seekdb?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/oceanbase/seekdb
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Графовая база данных с открытым исходным кодом на Rust: хранит графы, векторы и полнотекстовые данные в объектном хранилище и поддерживает запросы из Rust, TypeScript, Go и Python.
Open-source поисковая база данных с полнотекстовым, векторным и гибридным поиском, индексацией в реальном времени и SQL — альтернатива Elasticsearch.
Универсальное AI-приложение для общения с документами и запуска AI-агентов: локальная работа, поддержка нескольких пользователей и множество LLM-провайдеров.
Open-source платформа памяти для AI, которая превращает документы, код и диалоги в локально размещённый граф знаний для AI-агентов.
Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.