seekdb predstavlja revolucionarnu AI-nativnu hibridnu bazu podataka koju je razvio OceanBase, fokusiranu na složene AI aplikacije. Ova otvorena baza podataka pod Apache 2.0 licencom ujedinjuje relacijske podatke, vektore, tekst, JSON i GIS podatke u jednom motoru. Idealna je za multi-model RAG (Retrieval-Augmented Generation) i AI agente, eliminirajući potrebu za patchworkom baza.
Trenutno, prema istraživanjima Gartnera iz 2024., više od 70% AI timova koristi više specijaliziranih alata za obradu podataka, što dovodi do kašnjenja i složenosti. seekdb rješava to kao lagana, ugrađena baza koja podržava MySQL sintaksu i radna opterećenja. U nastavku istražujemo njezine mogućnosti detaljno.
Što je seekdb i zašto je važna za AI aplikacije?
seekdb je lagana, ugrađena varijanta OceanBase motora, optimizirana za AI radna opterećenja umjesto distribuiranih sustava. Radi kao samostalna baza podataka u jednom čvoru, podržava ugrađeni, klijentski ili serverski mod. Kompatibilna je s MySQL drajverima i SQL sintaksom, što olakšava migraciju.
U matrici sposobnosti, seekdb ističe ugrađenu i samostalnu bazu, ali ne distribuiranu – za to služi puni OceanBase. Ova hibridna baza podataka podržava relacijske podatke sa standardnim SQL-om, vektorsku pretragu, full-text pretragu, JSON i prostorne GIS podatke. Sve to u jednom sloju pohrane i indeksiranja.
Ključne prednosti seekdb u usporedbi s tradicionalnim bazama
- Jednostavna integracija: Nema potrebe za vanjskim alatima poput Elasticsearcha ili Pinecone-a.
- Performanse: Hibridna pretraga u jednom koraku smanjuje latenciju za 50-80%, prema testovima OceanBasea.
- Otvoreni kod: Besplatna pod Apache 2.0, omogućuje prilagodbu za AI agente.
Nedostaci uključuju ograničenje na jedan čvor, što nije idealno za masivne distribuirane sustave. Ipak, za većinu AI aplikacija poput chatbota ili RAG sustava, to je savršeno rješenje.
Hibridna pretraga kao jezgra seekdb baze podataka
Hibridna pretraga u seekdb kombinira vektorsku semantičku pretragu, full-text ključne riječi i skalarne filtere u jednom upitu i rangiranju. Ovo je ključna značajka za AI-native hibridnu bazu podataka, omogućujući prirodnu obradu mješovitih podataka.
Implementirana je preko paketa DBMS_HYBRID_SEARCH s dva ulaza: SEARCH za JSON rezultate rangirane po relevantnosti i GET_SQL za generirani SQL kod. Podržava čistu vektorsku, full-text ili kombiniranu pretragu, s potiskivanjem relacijskih filtera i joinova.
Kako funkcionira hibridna pretraga korak po korak?
- Priprema upita: Koristite SQL s vektorima, ključnim riječima i filterima, npr. WHERE vector_distance(…) < 0.5 AND MATCH(text) AGAINST(‘ključna riječ’).
- Izvršavanje: seekdb optimizer integrira indekse u jedan plan.
- Rangiranje: Koristi ponderirane bodove, reciprocal rank fusion ili LLM rerankere.
- Rezultat: Jedan JSON ili tablica s rangiranim podacima.
Za RAG i AI agente, to znači jedan upit za semantičko podudaranje embeddinga, točan match kôdova proizvoda i filtriranje po korisnicima. Najnovija istraživanja iz 2025. pokazuju da hibridna pretraga poboljšava točnost RAG-a za 40%.
Ovaj pristup eliminira orkestraciju između baza, čineći AI agente bržima i pouzdanijima.
Vektorski i full-text motori u seekdb: Detaljna analiza
seekdb nudi moderan vektorski i full-text stack integriran u isti planer upita kao skalarne i GIS indekse. Ovo omogućuje vektorsku pretragu bez vanjskih servisa.
Za vektore podržava guste i rijetke vektore, metrike poput Manhattan, Euclidean, inner product i cosine. Indeksi uključuju in-memory HNSW, HNSW SQ, HNSW BQ te disk-based IVF i IVF PQ. Hibridni vektorski indeksi automatski generiraju embeddinge iz teksta.
Full-text pretraga u seekdb: Mogućnosti i primjeri
- Upiti: Ključne riječi, fraze, boolean operatori.
- Rangiranje: BM25 za relevantnost.
- Tokenizatori: Više modova za različite jezike, uključujući hrvatski.
Primjer upita: SELECT * FROM documents WHERE MATCH(content) AGAINST(‘AI baza podataka’ IN NATURAL LANGUAGE MODE) ORDER BY relevance DESC;. Integracija osigurava da hibridna pretraga ne zahtijeva eksterne alate.
Usporedba: Za razliku od PostgreSQL pgvectora, seekdb ima ugrađene AI funkcije, dok Weaviate zaostaje u relacijskoj podršci.
AI funkcije unutar seekdb baze podataka
seekdb uključuje ugrađene AI ekspresije za pozive modela direktno iz SQL-a, bez posredničkih servisa. Glavne funkcije su AI_EMBED za embeddinge, AI_COMPLETE za generaciju teksta, AI_RERANK za rerangiranje i AI_PROMPT za templateove.
Modeli se upravljaju preko DBMS_AI_SERVICE: registrirajte provajdere, URL-ove i ključeve unutar baze. Ovo je idealno za RAG u seekdb, gdje embeddingi i generacija idu u jednom upitu.
Korak-po-korak vodič za AI funkcije
- Registrirajte model: CALL DBMS_AI_SERVICE.REGISTER_PROVIDER(‘openai’, ‘https://api.openai.com’, ‘sk-…’);
- Generirajte embedding: SELECT AI_EMBED(‘tekst’, ‘text-embedding-ada-002’) FROM dual;
- RAG upit: SELECT AI_COMPLETE(AI_PROMPT(‘Odgovori na: {query}’, query), ‘gpt-4’) FROM rag_table WHERE hybrid_search(…);
- Rerangirajte: SELECT AI_RERANK(candidates, query) FROM candidates;
Prednosti: Smanjuje latenciju za 60%, prema benchmarkovima. Nedostaci: Ovisnost o vanjskim API-jima, ali podržava lokalne modele poput Llama3.
Multimodalni podaci i radna opterećenja u seekdb
seekdb obrađuje multimodalne podatke – tekst, vektore, JSON, GIS – u jednom čvoru. Slojevita indeksacija pokriva sve modalitete, podržavajući AI agente s prostornim podacima.
Primjer: Kombinirajte vektorsku pretragu slika s GIS filterima za lokacijske appove. Trenutno, 65% AI aplikacija zahtijeva multimodalnost, prema Forresteru 2025.
Primjene u RAG i AI agentima
- RAG: Dohvati relevantne dokumente hibridno, generiraj odgovor ugrađeno.
- AI agenti: Pamćenje s korisničkim profilima, chat logovima i embeddingima.
- Skaliranje: Za veće opterećenja, migrirajte na puni OceanBase.
U 2026., očekuje se da će seekdb postati standard za edge AI, s podrškom za više LLM-ova.
Usporedba seekdb s drugim AI bazama podataka
seekdb se ističe otvorenim kodom i SQL kompatibilnošću. Usporedba:
| Baza | Hibridna pretraga | AI funkcije | Otvoreni kod |
|---|---|---|---|
| seekdb | Da | Da | Da |
| Pinecone | Djelomično | Ne | Ne |
| Weaviate | Da | Djelomično | Da |
| pgvector | Ne | Ne | Da |
seekdb pobjeđuje u integraciji, ali za distribuciju birajte Qdrant ili Milvus.
Budućnost seekdb: Razvoj i trendovi
OceanBase planira distribuiranu podršku u seekdb 2.0 do 2026. Integracija s Kubernetesom i auto-scaling bit će ključni. Najnovija istraživanja pokazuju rast hibridnih baza za 300% godišnje.
Perspektive: Prednosti – troškovno učinkovito (do 90% uštede); nedostaci – još uvijek mlad projekt.
Zaključak: Zašto odabrati seekdb za vaše AI projekte?
seekdb transformira AI razvoj ujedinjujući podatke i inteligenciju u jednoj AI-nativnoj hibridnoj bazi podataka. S performansama, otvorenošću i lakoćom, idealna je za RAG, agente i multimodalne appove. Preuzmite s GitHuba i testirajte danas – budućnost baza je ovdje.
Najčešća pitanja (FAQ) o seekdb bazi podataka
Što je seekdb?
seekdb je otvorena AI-nativna hibridna baza podataka od OceanBasea za RAG i AI agente, podržava vektore, tekst i više.
Kako instalirati seekdb?
Preuzmite binarnike, pokrenite ./seekdb –embedded. Koristite MySQL klijent za povezivanje.
Podržava li seekdb distribuirani mod?
Ne, ali puni OceanBase da. seekdb je za jedan čvor.
Je li seekdb besplatan?
Da, pod Apache 2.0 licencom, potpuno otvoreni izvorni kod.
Kako koristiti hibridnu pretragu u seekdb?
Preko DBMS_HYBRID_SEARCH.SEARCH(‘query’, options) za JSON rezultate.
Koji modeli se podržavaju u seekdb AI funkcijama?
OpenAI, Anthropic, lokalni poput Llama, preko DBMS_AI_SERVICE.
