从开发者视角观察 OceanBase 开源的 AI 产品御三家

嗅叽发表于 2025-12-26 17:05:08

大家好，我是 OceanBase 开源团队的一名研发同学，最近一年紧跟公司的 DATA X AI 战略在做相关的研发工作，所以今天我就从我自己的视角和大家聊一聊我眼中的 OceanBase 在近期开源的 seekdb、PowerRAG 和 PowerMem 三款产品：
<ol>
<li>seekdb：AI 原生混合搜索数据库，基于 Apache 2.0 协议开源</li>
<li>PowerRAG：企业级 RAG 解决方案，构建更智能、更准确的多模态检索增强生成系统</li>
<li>PowerMem：AI 记忆引擎，解决 AI 应用的长期记忆问题</li>
</ol>
很多人看到这三款产品第一反应是："OceanBase 不是做数据库的吗？怎么也开始搞 AI 了？这三款产品是什么关系？"
今天，我就从我开发者的视角来聊一聊：为什么一个数据库公司，要同时推出三款 AI 产品？它们背后的核心逻辑是什么？
（以下内容均为作者靖顺的个人观点，不代表本社区公众号的立场）

<h2 id="ai-时代的数据挑战从-存数据-到-理解数据">AI 时代的数据挑战：从 "存数据" 到 "理解数据"</h2>
过去两年，AI 应用的发展带来了全新的数据挑战：
<h3 id="挑战一数据形态的多元化">挑战一：数据形态的多元化</h3>
传统数据库主要关注结构化数据的存储和查询，但 AI 应用需要处理：
<ul>
<li>非结构化数据：文本、图像、音频、视频</li>
<li>多模态数据：同一场景下的文本+图像+音频混合内容</li>
<li>向量数据：嵌入向量、语义表示</li>
<li>图数据：知识图谱、关系网络</li>
</ul>
<h3 id="挑战二上下文窗口的伪增长">挑战二：上下文窗口的"伪增长"</h3>
大模型的上下文窗口一路狂飙：
<ul>
<li>GPT-3：4K tokens</li>
<li>Claude-2：100K</li>
<li>某些专业模型：甚至支持 100 万+ tokens</li>
</ul>
看起来，AI 终于能"记住整本书"了，是不是意味着我们可以把所有历史对话、用户资料、产品文档一股脑塞进去？
很遗憾，现实恰恰相反。
研究发现，当上下文越来越长，模型对关键信息的检索能力反而会下降 —— 这种现象叫 "上下文腐化"（Context Rot）。
为什么会这样？
<ol>
<li>注意力是有限资源：token 越多，每个信息分到的 "关注力" 就越少</li>
<li>Transformer 的 O(n²) 复杂度：上下文翻 10 倍，计算量翻 100 倍</li>
<li>训练数据偏短：模型没学会处理"超长逻辑链"</li>
<li>位置编码插值副作用：强行拉长上下文，让模型对"时间顺序"的理解变模糊</li>
</ol>
更麻烦的是，模型还有 "边缘优势" —— 它对上下文开头和结尾记得最牢，中间内容最容易被忽略。
所以，不是模型记不住，而是我们喂错了东西。
<h3 id="挑战三数据管理的复杂性">挑战三：数据管理的复杂性</h3>
AI 应用的数据管理需求远超传统场景：
<ul>
<li>✅ 持久化存储：不能每次重新拼接上下文</li>
<li>✅ 跨会话关联：昨天说的事，今天还能用</li>
<li>✅ 结构化管理：谁说的？什么时候？重要吗？</li>
<li>✅ 安全合规：租户隔离、多 Agent 的共享和隔离</li>
<li>✅ 实时分析：哪些数据被高频使用？哪些是噪声？</li>
</ul>
这些需求，单纯的缓存、向量库、临时变量都做不到。

<h2 id="oceanbase-的战略思考dataai">OceanBase 的战略思考：Data×AI</h2>
面对这些挑战，OceanBase 意识到：
未来的数据库不仅要"存"数据，更要"理解"数据，成为 AI 应用的坚实基础。
因此，OceanBase 启动了 "Data×AI" 战略，旨在探索数据库在 AI 时代的范式跃迁。
我们相信：AI 应用的核心竞争力之一是在于数据有多准、检索有多快、记忆有多智能。
而管理数据，正是数据库公司的老本行。

<h2 id="三款产品的定位构建完整的-ai-数据基础设施">三款产品的定位：构建完整的 AI 数据基础设施</h2>
基于"Data×AI"战略，OceanBase 推出了三款产品，它们不是孤立的存在，而是一个完整的 AI 数据基础设施生态：
────────────────────────────────
 AI 应用层
(智能客服、知识库、Agent 等)
────────────────────────────────
 ↓
────────────────────────────────
PowerMem: AI 记忆引擎
- 长期记忆管理
- 上下文工程
- 智能记忆提取与遗忘
────────────────────────────────
 ↓
────────────────────────────────
PowerRAG: 企业级 RAG 解决方案
- 多模态文档解析
- 知识库构建
- 检索增强生成
────────────────────────────────
 ↓
────────────────────────────────
seekdb: AI 原生混合搜索数据库
- 向量+全文+标量+空间统一检索
- 轻量级、开箱即用
- AI 原生设计
────────────────────────────────
<h3 id="1-seekdbai-原生混合搜索数据库基础层">1. seekdb：AI 原生混合搜索数据库（基础层）</h3>
定位：AI 应用的数据基座
seekdb 不是在 OceanBase 上打补丁，而是从 AI 应用的实际需求出发，重新思考数据库应该是什么样子。
核心特性：
<ul>
<li>AI 原生设计：支持向量、全文、标量及空间地理数据的统一混合搜索</li>
<li>轻量级：仅需 1C2G 的资源即可运行，适合快速原型验证</li>
<li>开箱即用：全新的 SDK 设计，开发者仅需三行代码即可构建基础应用</li>
<li>快速迭代：通过裁剪复杂的分布式事务管理模块，更迅速地响应开发者需求</li>
<li>深度融合：兼容 Hugging Face、LangChain 等 30 余种主流 AI 框架</li>
</ul>
为什么需要 seekdb？
传统数据库为 OLTP/OLAP 场景设计，而 AI 应用需要的是：
<ul>
<li>向量相似度搜索</li>
<li>多模态数据统一检索</li>
<li>毫秒级响应</li>
<li>轻量级部署</li>
</ul>
seekdb 就是为这些需求而生的。
<h3 id="2-powerrag企业级-rag-解决方案知识库层">2. PowerRAG：企业级 RAG 解决方案（知识库层）</h3>
定位：构建更智能、更准确的知识库和智能体应用
PowerRAG 基于 RAGFlow 二次开发，提供企业级的检索增强生成（RAG）解决方案。
核心特性：
<ul>
<li>多模态检索：结合 OceanBase 的多模态检索能力，支持文本、图像、音频的统一检索</li>
<li>企业级适配：提供高可用、权限管理等特性</li>
<li>丰富的组件支持：DeepSeek OCR、MinerU 等，满足企业级 RAG 场景需求</li>
<li>智能文档解析：自动提取关键信息，构建高质量知识库</li>
</ul>
为什么需要 PowerRAG？
RAG 是当前 AI 应用的主流架构，但构建一个生产级的 RAG 系统需要：
<ul>
<li>文档解析、分块、向量化</li>
<li>多模态内容处理</li>
<li>检索策略优化</li>
<li>企业级安全和权限</li>
</ul>
PowerRAG 将这些能力整合，让开发者省去组合多种工具并反复调优的繁琐过程。
<h3 id="3-powermemai-记忆引擎记忆层">3. PowerMem：AI 记忆引擎（记忆层）</h3>
定位：AI 应用的长期记忆系统
PowerMem 解决的是 AI 应用中最核心的问题：如何让 AI 持久化地"记住"历史对话、用户偏好和上下文信息？
核心特性：
<ul>
<li>持久化与结构化：将每条记忆写入 OceanBase 表，带用户 ID、时间戳、重要性评分等元数据</li>
<li>混合检索架构：结合向量检索、全文检索、图数据库和结构化过滤</li>
<li>智能记忆管理：引入艾宾浩斯遗忘曲线理论，自动提取、去重、合并、遗忘</li>
<li>企业级特性：多租户隔离、多 Agent 支持、审计追溯</li>
</ul>
为什么需要 PowerMem？
上下文腐化问题告诉我们：不是模型记不住，而是我们喂错了东西。
PowerMem 的核心逻辑是：
<ul>
<li>提纯：从海量对话中提取高价值事实</li>
<li>压缩：去掉冗余，降低 token 成本</li>
<li>精准投放：把最关键的信息放在模型最容易注意到的位置</li>
</ul>
这本质上就是数据工程：
<ul>
<li>提取 = ETL</li>
<li>压缩 = 数据归档</li>
<li>投放 = 索引策略</li>
</ul>
PowerMem 在 LOCOMO 基准测试中实现了：
<ul>
<li>准确率提升 48.77%（78.70% VS 52.9%）</li>
<li>响应速度提升 91.83%（1.44s VS 17.12s）</li>
<li>Token 用量降低 96.53%（0.9k VS 26k）</li>
</ul>

<h2 id="三者如何协同工作">三者如何协同工作？</h2>
三款产品形成了一个完整的 AI 数据基础设施栈：
<h3 id="典型应用场景智能客服系统">典型应用场景：智能客服系统</h3>
<ol>
<li>seekdb：存储和检索知识库
<ul>
<li>存储 FAQ、产品文档的向量表示</li>
<li>支持"用户问什么"的语义搜索</li>
</ul>
</li>
<li>PowerRAG：构建和维护知识库
<ul>
<li>解析企业文档（PDF、Word、PPT 等）</li>
<li>多模态内容处理（包含图片的文档）</li>
<li>生成高质量的检索结果</li>
</ul>
</li>
<li>PowerMem：管理用户记忆和上下文
<ul>
<li>记住"用户上次问了什么"</li>
<li>记住"用户的偏好和习惯"</li>
<li>在有限 token 下，精准投放最相关的历史信息</li>
</ul>
</li>
</ol>
<h3 id="典型应用场景多-agent-协作系统">典型应用场景：多 Agent 协作系统</h3>
<ol>
<li>seekdb：Agent 之间的共享知识库
<ul>
<li>存储共享的领域知识</li>
<li>支持跨 Agent 的知识检索</li>
</ul>
</li>
<li>PowerRAG：Agent 的知识获取能力
<ul>
<li>从外部文档中提取知识</li>
<li>构建 Agent 的专业知识库</li>
</ul>
</li>
<li>PowerMem：Agent 的独立记忆空间
<ul>
<li>每个 Agent 有独立的记忆空间</li>
<li>支持跨 Agent 的记忆共享和协作</li>
<li>细粒度权限控制</li>
</ul>
</li>
</ol>

<h2 id="核心逻辑不是跨界而是范式跃迁">核心逻辑：不是跨界，而是范式跃迁</h2>
OceanBase 做这三款产品，不是为了追热点，而是因为我们相信：
AI 应用的核心竞争力之一在于数据有多准、检索有多快、记忆有多智能。
而这三件事，本质上都是数据管理问题：
<ol>
<li>数据存储：如何存储多模态、向量化的数据？→ seekdb</li>
<li>数据检索：如何从海量文档中精准检索？→ PowerRAG</li>
<li>数据记忆：如何让 AI 持久化地记住关键信息？→ PowerMem</li>
</ol>
这不是跨界，而是数据库公司在 AI 时代的范式跃迁。
从"存数据"到"理解数据"，从"查询优化"到"上下文工程"，从"事务处理"到"记忆管理"——这些看似不同的领域，底层逻辑都是如何高效地管理数据。
而这，正是 OceanBase 的主场。

<h2 id="个人暴论数据即智能">个人暴论：数据即智能</h2>
在 AI 应用从"玩具"走向"生产"的今天，数据的质量，决定了智能的上限。
<ul>
<li>一个能精准检索知识库的 RAG 系统，比只会背文档的机器人更智能</li>
<li>一个能记住用户偏好的客服，比每次都从零开始的工具更值得信赖</li>
<li>一个能关联历史决策的 Agent，比每次都重新学习的系统更高效</li>
</ul>
而这一切的前提，是有一套可靠、可扩展、可治理的 AI 数据基础设施。
seekdb + PowerRAG + PowerMem = 完整的 AI 数据基础设施
这不是三款孤立的产品，而是一个完整的生态：
<ul>
<li>seekdb 提供数据存储和检索的基础能力</li>
<li>PowerRAG 提供知识库构建和文档处理能力</li>
<li>PowerMem 提供记忆管理和上下文工程能力</li>
</ul>
三者协同，共同构建下一代智能应用的数据基座。

<h2 id="总结">总结</h2>
从"上下文腐化"到"上下文工程"，从"向量库"到"AI 数据基础设施"，OceanBase 三款产品的诞生逻辑其实很简单：
<ol>
<li>问题识别：AI 应用面临全新的数据挑战（多模态、上下文腐化、记忆管理）</li>
<li>本质洞察：这些挑战本质上都是数据管理问题</li>
<li>能力匹配：数据库公司的数据管理能力，正是 AI 应用需要的核心能力</li>
<li>产品落地：用 OceanBase 的技术积累，构建完整的 AI 数据基础设施</li>
</ol>
seekdb + PowerRAG + PowerMem = 完整的 AI 数据基础设施
这就是为什么 OceanBase 要同时推出三款 AI 产品。
不是跨界，而是回归本质。

<h2 id="相关资源">相关资源</h2>
<h3 id="seekdb">seekdb</h3>
<ul>
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痕伯发表于 2025-12-30 16:22:50

谢谢分享，辛苦了

秦晓曼 发表于 2026-1-1 09:09:02

谢谢分享，辛苦了

卓卞恻 发表于 2026-1-15 16:47:08

感谢，下载保存了

章绮云 发表于 2026-1-17 14:45:48

分享、互助让互联网精神温暖你我

咫噎发表于 2026-1-20 19:25:36

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幽淆发表于 2026-1-21 10:53:42

前排留名，哈哈哈

雨角发表于 2026-1-25 11:30:21

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姊囝发表于 2026-1-29 07:41:05

新版吗？好像是停更了吧。

押疙发表于 2026-2-2 04:40:00

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替攀浮 发表于 2026-2-3 08:08:26

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晁红叶 发表于 2026-2-4 06:50:27

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敞撬发表于 2026-2-4 11:10:44

用心讨论，共获提升！

后沛若 发表于 2026-2-5 02:55:37

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锄淫鲷 发表于 2026-2-7 03:32:21

谢谢分享，试用一下

都淑贞 发表于 2026-2-10 05:36:12

懂技术并乐意极积无私分享的人越来越少。珍惜

广性发表于 2026-2-10 16:08:57

感谢分享，下载保存了，貌似很强大

艾曼语 发表于 2026-2-10 18:03:51

东西不错很实用谢谢分享

玛凶发表于 2026-2-12 08:32:36

前排留名，哈哈哈

官厌发表于 2026-2-12 09:28:51

新版吗？好像是停更了吧。

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