從0到1重構(gòu)AI原生數(shù)據(jù)庫，不再讓AI應(yīng)用開發(fā)困于數(shù)據(jù)_ar眼鏡|阿里巴巴|人工智能

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智東西
作者 | 程茜
編輯 | 漠影
智東西11月20日?qǐng)?bào)道， 11月18日，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫玩家OceanBase發(fā)布并開源其首款A(yù)I數(shù)據(jù)庫OceanBase seekdb ，全方位拉低AI開發(fā)門檻。
這正是其面對(duì)當(dāng)下AI應(yīng)用難題掏出的數(shù)據(jù)庫最新解法：支持向量、全文、標(biāo)量及空間地理數(shù)據(jù)的統(tǒng)一混合搜索，深度融合AI推理與數(shù)據(jù)處理，兼容Dify、Coze、LangChain、LlamaIndex等30余種主流AI框架。最終實(shí)現(xiàn)開發(fā)者僅需三行代碼，即可快速構(gòu)建知識(shí)庫、智能體等AI應(yīng)用，應(yīng)對(duì)百億級(jí)數(shù)據(jù)檢索。
數(shù)據(jù)庫是AI應(yīng)用開發(fā)的核心底層支撐，直接決定應(yīng)用的性能、效率與落地能力。正如OceanBase CEO楊冰所說， AI這一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的確定性拐點(diǎn)背后，不僅帶來了工具的升級(jí) ，更是計(jì)算范式以及數(shù)據(jù)能力的重塑。
但當(dāng)下，企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理正遭遇前所未有的復(fù)合型挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級(jí)激增，多模態(tài)數(shù)據(jù)形態(tài)日益復(fù)雜且與AI模型鏈接持續(xù)加深，這使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)檢索、跨模態(tài)處理、AI框架適配等方面的局限性愈發(fā)凸顯。 AI原生數(shù)據(jù)庫幾乎已經(jīng)成為行業(yè)剛需。
OceanBase自成立之初就設(shè)定了核心目標(biāo)——打造世界級(jí)數(shù)據(jù)庫，而在當(dāng)下這個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要解決的問題就是：生成式AI時(shí)代的數(shù)據(jù)庫應(yīng)該怎么做？如今， seekdb的發(fā)布就是其交出的又一份高分答卷，其不是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫上集成AI能力，而是以AI場(chǎng)景為核心，從0開始重構(gòu)一套AI原生混合搜索數(shù)據(jù)庫。
而這份行業(yè)剛需的背后，是OceanBase多年的技術(shù)積淀，自2010年成立以來，它從深耕分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)到2020年開啟商業(yè)化征程，目前客戶數(shù)已突破4000家，連續(xù)5年客戶數(shù)量年均增速超過100% ，技術(shù)已深入金融、政務(wù)、通信、零售、制造、互聯(lián)網(wǎng)等十余領(lǐng)域，服務(wù)覆蓋16個(gè)國(guó)家和地區(qū)、60多個(gè)地域、240多個(gè)可用區(qū) 。
以seekdb為切入點(diǎn) ，我們?cè)噲D回溯OceanBase十五年來的技術(shù)深耕軌跡，尤其在今年全面邁向AI時(shí)代的節(jié)點(diǎn)上，探究其正為整個(gè)數(shù)據(jù)庫行業(yè)勾勒出怎樣的全新敘事。

一、發(fā)布AI原生混合搜索數(shù)據(jù)庫，開發(fā)者構(gòu)建AI應(yīng)用門檻再降用一句話總結(jié)AI原生混合搜索數(shù)據(jù)庫seekdb的目標(biāo) ，就是讓每個(gè)開發(fā)者都能低門檻、快速構(gòu)建和驗(yàn)證AI應(yīng)用。
想要做到這一點(diǎn) ，就需要直擊開發(fā)者的核心痛點(diǎn)：效能、部署門檻、兼容性。
拆解來看，首先seekdb是AI原生混合搜索，支持通過原生SQL及Python SDK ，同步完成結(jié)構(gòu)化過濾、關(guān)鍵詞匹配與向量語義計(jì)算。其內(nèi)置AI Function功能，允許開發(fā)者直接在數(shù)據(jù)庫內(nèi)調(diào)用大模型或向量處理函數(shù) ，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)、索引、檢索、推理一站式閉環(huán) 。
這聚焦的是大規(guī)模多模數(shù)據(jù)的檢索效率瓶頸，基于這一能力，開發(fā)者即便面對(duì)百億級(jí)數(shù)據(jù)量，也能通過優(yōu)化的混合搜索與并行處理能力，避免因數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng)而導(dǎo)致應(yīng)用卡頓。
其次是部署門檻， seekdb最低起步配置僅需1核CPU、2GB內(nèi)存，支持pip install一鍵安裝、秒級(jí)啟動(dòng) ，兼容嵌入式與客戶端/服務(wù)器雙部署模式，可集成至Agent、開發(fā)工具鏈或本地應(yīng)用。
一般而言，開發(fā)者需要進(jìn)行復(fù)雜的環(huán)境配置或底層調(diào)優(yōu) ，且在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫層面還要進(jìn)行搭建到適配的全流程操作，使得從開發(fā)到驗(yàn)證的周期較長(zhǎng) 。
最后是兼容性， OceanBase將seekdb全面開源，無縫生態(tài)對(duì)接。其以Apache 2.0協(xié)議開源，開發(fā)者可自由使用、修改和擴(kuò)展，同時(shí)提供Python、SDK及MySQL協(xié)議接口，完全兼容Dify、LangChain等30余種主流AI框架。同步開源的還包括PowerRAG智能文檔解析框架與PowerMem分層記憶架構(gòu) ，后者在權(quán)威LOCOMO評(píng)測(cè)中以78.79分達(dá)到SOTA水準(zhǔn) ， Token消耗較傳統(tǒng)方案降低96% 。
此前，由于不同AI框架的接口規(guī)范、數(shù)據(jù)格式差異顯著，再加上AI應(yīng)用開發(fā)涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、向量生成、模型調(diào)用、檢索交互等多環(huán)節(jié) ，且各環(huán)節(jié)需適配不同工具，開發(fā)者往往需要重構(gòu)現(xiàn)有代碼進(jìn)行集成，跨框架協(xié)作的適配成本較高。
【從0到1重構(gòu)AI原生數(shù)據(jù)庫，不再讓AI應(yīng)用開發(fā)困于數(shù)據(jù)】歸根結(jié)底， seekdb的核心在于AI原生與混合搜索的深度融合：一方面，它以數(shù)據(jù)庫在AI時(shí)代面臨的核心挑戰(zhàn) ，如多模數(shù)據(jù)處理、低延遲檢索、框架適配等為突破點(diǎn) ，構(gòu)建底層技術(shù)架構(gòu)；另一方面，通過將AI能力與向量、全文、標(biāo)量等多類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一檢索的混合搜索深度耦合，為AI應(yīng)用開發(fā)提供從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到智能交互的全鏈路支撐。
楊傳輝認(rèn)為，向量搜索只是AI數(shù)據(jù)庫的初級(jí)階段，最終所有的向量搜索都會(huì)逐步演進(jìn)為混合搜索，能不能支持混合搜索是AI數(shù)據(jù)庫核心能力的分水嶺。
除此以外，楊冰還官宣了明年2月2日將正式發(fā)布OceanBase 4.4一體化融合商用LTS版本，其首次將TP、AP與AI能力集成于單一內(nèi)核。

二、全面進(jìn)軍AI時(shí)代，破解AI數(shù)據(jù)庫核心命題回過頭來看，數(shù)據(jù)貫穿大模型訓(xùn)練、場(chǎng)景適配與技術(shù)迭代的全流程，直接影響模型性能突破，其核心命題早已不止于存儲(chǔ)數(shù)據(jù) ，更在于如何深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更自然的存儲(chǔ)與流轉(zhuǎn) 。
AI原生混合搜索數(shù)據(jù)庫正是在這一需求下應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫僅能滿足基礎(chǔ)存儲(chǔ)需求，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上當(dāng)下AI的發(fā)展節(jié)奏，而生成式AI加成下的數(shù)據(jù)庫，能夠精準(zhǔn)理解數(shù)據(jù)語義，讓數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)靈活調(diào)用與高效復(fù)用，更契合大模型的發(fā)展需求。
但AI對(duì)數(shù)據(jù)庫的重構(gòu)并不是一蹴而就的。在這樣的背景下， OceanBase在今年4月底就宣布全面進(jìn)入AI時(shí)代，基于“Data x AI”核心能力，加速打造AI時(shí)代數(shù)據(jù)底座。我們可以從其最新的動(dòng)向出發(fā) ，抽離出這家國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫主力玩家在當(dāng)下的AI戰(zhàn)略布局，同時(shí)探討生成式AI浪潮下，數(shù)據(jù)庫行業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn) 。
進(jìn)入AI時(shí)代， OceanBase一直在解答一個(gè)問題：生成式AI時(shí)代的數(shù)據(jù)庫應(yīng)該怎么做？其核心就是一體化數(shù)據(jù)庫。
其原因在于三大當(dāng)下的行業(yè)趨勢(shì) ，一是AI在實(shí)際應(yīng)用中需要接收大量文本、數(shù)據(jù)、圖片、音頻等數(shù)據(jù)的混合輸入，還要基于單個(gè)客戶對(duì)話進(jìn)行長(zhǎng)期記憶；二是企業(yè)知識(shí)庫中存在結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ，需要更好進(jìn)行存儲(chǔ) ，并結(jié)合RAG和大模型能力精準(zhǔn)定位、回答問題；三是多Agent協(xié)同的應(yīng)用發(fā)展加速，其會(huì)存儲(chǔ)簡(jiǎn)單多模態(tài)數(shù)據(jù)還會(huì)在不同Agent之間協(xié)同工作。
在這樣的行業(yè)趨勢(shì)下，楊冰認(rèn)為，未來AI數(shù)據(jù)庫應(yīng)該具備多模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、組裝式實(shí)時(shí)查詢引擎、實(shí)時(shí)多層存儲(chǔ) ，以及混合事務(wù)分析引擎，而這與其一體化的理念不謀而合。
因此相對(duì)應(yīng)的， OceanBase就確定了三大工程化路徑：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、多工作負(fù)載融合、數(shù)模融合。
存儲(chǔ)層面核心是實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，將各類數(shù)據(jù)納入同一引擎管理，向上提供多維度數(shù)據(jù)視圖，滿足不同場(chǎng)景訪問需求；向下依托一套具備高擴(kuò)展性、高穩(wěn)定性且低成本的底層引擎。
其次將TP、AP與搜索、AI相關(guān)負(fù)載深度融合，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效的混合檢索，適配更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
最后數(shù)據(jù)灌入數(shù)據(jù)庫時(shí) ，需完成高效向量化處理，檢索階段則依賴模型而非傳統(tǒng)規(guī)則，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)結(jié)果的精準(zhǔn)排序。同時(shí)要保障模型調(diào)用的精準(zhǔn)性，并推動(dòng)數(shù)據(jù)庫與大模型推理過程深度整合，這一深度整合的過程，正催生全新的技術(shù)范式。 OceanBase CTO楊傳輝提到，數(shù)據(jù)和模型融合，一定是未來的最大趨勢(shì) ，在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接去集成模型能力，能夠大幅度降低模型開發(fā)和使用的復(fù)雜度。
因此，這三大方向相結(jié)合的重點(diǎn) ，就是OceanBase持續(xù)打造的一體化AI原生數(shù)據(jù)庫。
這正是OceanBase在當(dāng)下，面向生成式AI時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)庫的最新思考，也是其在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型之路上開啟新篇章的里程碑。

三、OceanBase深耕15年，發(fā)力技術(shù)積累、商業(yè)化落地最后將視角落回OceanBase本身，一個(gè)核心問題仍待解答：它究竟憑借何種核心能力，支撐起AI時(shí)代一體化數(shù)據(jù)庫的建設(shè)與落地？
答案可從三大關(guān)鍵維度拆解：核心理念的戰(zhàn)略指引、技術(shù)創(chuàng)新的深厚積累、商業(yè)化落地的實(shí)踐驗(yàn)證。
2010年OceanBase誕生之日，其就將“打造世界級(jí)數(shù)據(jù)庫”作為技術(shù)理想。這一目標(biāo)已經(jīng)內(nèi)化到其技術(shù)迭代、場(chǎng)景落地的全流程中。而這份歷經(jīng)15年沉淀的布局，也為其在生成式AI時(shí)代高效落地AI原生數(shù)據(jù)庫，奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ) 。
技術(shù)積累層面， OceanBase自誕生起便扎根世界級(jí)場(chǎng)景淬煉技術(shù) ，全程支撐支付寶核心交易體系。目前它已全面承載支付寶所有核心賬務(wù)與核心支付系統(tǒng) ，連續(xù)十余年穩(wěn)定扛住雙11流量洪峰。
正是在這樣的嚴(yán)苛考驗(yàn)中， OceanBase的數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷迭代升級(jí) ，最終在核心技術(shù)領(lǐng)域斬獲多項(xiàng)行業(yè)第一。
例如，其是全球唯一刷新過TPC-C和TPC-H測(cè)試世界紀(jì)錄的分布式數(shù)據(jù)庫、OceanBase 4.0是業(yè)內(nèi)首個(gè)單機(jī)分布式一體化數(shù)據(jù)庫、打造了業(yè)內(nèi)首個(gè)基于對(duì)象存儲(chǔ)面向OLTP的多云原生數(shù)據(jù)庫等，同時(shí)OceanBase向量數(shù)據(jù)庫能力躋身DB-Engines全球前十， 2025年16篇論文被ICDE、VLDB、SIGMOD等數(shù)據(jù)庫頂會(huì)收錄。
2020年， OceanBase邁入發(fā)展關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) ，正式開啟了商業(yè)化。這不僅是其業(yè)務(wù)版圖的重要拓展，更是檢驗(yàn)自身技術(shù)落地能力的試金石。
依托專有云和公有云雙輪驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略，目前， OceanBase全球客戶數(shù)已突破4000家，專有云客戶數(shù)增長(zhǎng)50% ，涵蓋金融、政企等核心企業(yè)；公有云客戶數(shù)年均增長(zhǎng)115% ，營(yíng)收占比已達(dá)30% ，已穩(wěn)定運(yùn)行于阿里云、華為云、騰訊云、百度智能云、AWS、Azure、GCP七大主流云基礎(chǔ)設(shè)施，在零售、金融科技、消費(fèi)電子和泛互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)規(guī)模化落地。
歷經(jīng)技術(shù)沉淀與商業(yè)化落地， OceanBase已邁入全新發(fā)展節(jié)點(diǎn) ，正式向全球化布局與AI深度融合兩大方向全面進(jìn)階。
楊冰提到， AI技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展為數(shù)據(jù)庫行業(yè)帶來全新需求，而中國(guó)在AI應(yīng)用落地、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的快速推進(jìn) ，疊加海量數(shù)據(jù)的規(guī)模優(yōu)勢(shì) ，正為國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫廠商創(chuàng)造更大發(fā)展機(jī)遇。
15年深耕， OceanBase從原生分布式數(shù)據(jù)庫到一體化架構(gòu)顛覆，再到TP、AP與AI深度融合塑造DataxAI能力，這正是其全面進(jìn)入AI時(shí)代，洞察開發(fā)者核心痛點(diǎn)并交出高分答卷的關(guān)鍵。

結(jié)語：AI時(shí)代，中國(guó)自研力量發(fā)力AI時(shí)代，數(shù)據(jù)庫承載的能力正經(jīng)歷顛覆性變革。 OceanBase正一步一個(gè)腳印，將這些變化轉(zhuǎn)化為技術(shù)突破與產(chǎn)品實(shí)力，成為AI時(shí)代數(shù)據(jù)處理的堅(jiān)實(shí)底座。
當(dāng)下從大模型、AI應(yīng)用到底層的算力、數(shù)據(jù)庫等，中國(guó)自研技術(shù)的行業(yè)影響力與日俱增，從可用、好用到甚至趕超海外領(lǐng)先水平， OceanBase正是國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商中的典型代表。

從0到1重構(gòu)AI原生數(shù)據(jù)庫，不再讓AI應(yīng)用開發(fā)困于數(shù)據(jù)

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