本文來源：白鹿第一帥。未經授權，嚴禁轉載，侵權必究！
前言
傳統 AI 應用往往需要組合多個數據庫：PostgreSQL 存儲結構化數據，Elasticsearch 做全文搜索，Milvus 做向量檢索，Redis 做緩存，這種“拼湊式”架構帶來了數據同步複雜、成本高昂、維護困難等問題。
2025 年 11 月 18 日，OceanBase 開源了 AI 原生數據庫 seekdb。我用兩個週末時間，使用 seekdb 完成了企業知識庫系統重構，將 4 個數據庫的複雜架構簡化為單一數據庫方案，查詢延遲從 120ms 降至 58ms，性能提升 50%+，每月節省 450 美元雲服務費用。
本文基於我用 seekdb 構建企業知識庫的完整實戰經歷，從環境搭建到 RAG 應用集成，記錄每個技術細節和踩坑經驗，包含大量可運行代碼示例，幫助開發者快速上手 seekdb。
一、初識 seekdb：從困境到轉機
今年 10 月，我接到一個需求：為公司內部文檔系統增加智能問答功能。作為一名從事大數據與大模型應用開發的工程師，這類需求我見過不少，但真正動手後，才發現問題遠比想象的複雜。
最初的方案是這樣的：
- 用 PostgreSQL 存儲文檔元數據。
- 用 Elasticsearch 做全文搜索。
- 用 Pinecone 託管向量數據。
- 用 Redis 緩存熱點數據。
舊架構的痛點主要有如下4點。
- 數據同步複雜：4 個數據庫需要保持一致性。
- 成本高：Pinecone 月費 $300+。
- 性能差：跨系統查詢延遲高。
- 維護難：需要管理多個數據庫。
結果呢？四個數據庫之間的數據同步讓我焦頭爛額，Pinecone 的費用每月要 300 美元，而且跨系統的聯合查詢性能很差。更要命的是，當我想根據文檔的創建時間、部門權限等結構化字段過濾搜索結果時，需要在應用層做二次過濾，代碼複雜度直線上升。
舊架構的數據同步代碼示例：
import psycopg2
from elasticsearch import Elasticsearch
import pinecone
import redis
import json
class MultiDBSync:
"""多數據庫同步管理器 - 舊架構的痛點"""
def __init__(self):
# 初始化4個數據庫連接
self.pg_conn = psycopg2.connect(
host="localhost", database="docs",
user="admin", password="password"
)
self.es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])
pinecone.init(api_key="your-key", environment="us-west1-gcp")
self.pinecone_index = pinecone.Index("documents")
self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
def insert_document(self, doc_id, title, content, metadata, embedding):
"""插入文檔到4個數據庫 - 需要保證一致性"""
try:
# 1. PostgreSQL存儲元數據
cursor = self.pg_conn.cursor()
cursor.execute("""
INSERT INTO documents (id, title, created_at, department_id)
VALUES (%s, %s, %s, %s)
""", (doc_id, title, metadata['created_at'], metadata['department_id']))
self.pg_conn.commit()
# 2. Elasticsearch存儲全文
self.es.index(index='documents', id=doc_id, body={
'title': title,
'content': content,
'created_at': metadata['created_at']
})
# 3. Pinecone存儲向量
self.pinecone_index.upsert([(
str(doc_id),
embedding,
{'title': title, 'department_id': metadata['department_id']}
)])
# 4. Redis緩存熱點數據
self.redis_client.setex(
f"doc:{doc_id}",
3600,
json.dumps({'title': title, 'content': content[:200]})
)
return True
except Exception as e:
# 回滾很困難，需要手動清理各個數據庫
print(f"同步失敗: {e}")
self._rollback(doc_id)
return False
def _rollback(self, doc_id):
"""回滾操作 - 非常複雜且容易出錯"""
try:
cursor = self.pg_conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM documents WHERE id = %s", (doc_id,))
self.pg_conn.commit()
except: pass
try:
self.es.delete(index='documents', id=doc_id)
except: pass
try:
self.pinecone_index.delete(ids=[str(doc_id)])
except: pass
try:
self.redis_client.delete(f"doc:{doc_id}")
except: pass
def search(self, query, filters):
"""聯合查詢 - 需要在應用層聚合結果"""
# 1. 向量搜索
vector_results = self.pinecone_index.query(
vector=query['embedding'],
top_k=20,
filter={'department_id': filters.get('department_id')}
)
# 2. 全文搜索
es_results = self.es.search(index='documents', body={
'query': {'match': {'content': query['text']}},
'size': 20
})
# 3. 在應用層合併結果 - 性能差且複雜
merged_results = self._merge_results(vector_results, es_results)
# 4. 從PostgreSQL獲取完整元數據
final_results = self._enrich_metadata(merged_results)
return final_results
def _merge_results(self, vector_results, es_results):
"""合併不同數據源的結果 - 算法複雜"""
# 這裏需要實現複雜的排序和去重邏輯
# 代碼省略...
pass
def _enrich_metadata(self, results):
"""補充元數據 - 額外的數據庫查詢"""
# 代碼省略...
pass
# 使用示例
sync_manager = MultiDBSync()
# 每次插入都要操作4個數據庫，失敗率高
sync_manager.insert_document(
doc_id=1,
title="Python最佳實踐",
content="...",
metadata={'created_at': '2024-01-01', 'department_id': 1},
embedding=[0.1, 0.2, ...] # 1536維向量
)
這套代碼維護起來非常痛苦：
- 數據一致性難以保證，經常出現某個庫更新失敗的情況。
- 回滾邏輯複雜，容易產生髒數據。
- 聯合查詢需要在應用層做大量聚合工作。
- 代碼量大，光是這個同步模塊就超過 500 行。
直到 11 月底，我在 OceanBase 社區看到 seekdb 開源的消息，抱着試試看的心態，我用週末時間重構了整個系統。結果讓我驚喜：不僅架構簡化了，性能還提升了 40%，雲服務費用直接省下來了。
新架構對比：
1.1、項目背景與技術痛點
seekdb 是 OceanBase 在 2025 年 11 月 18 日開源的 AI 原生數據庫。當我第一次看到它的介紹時，最吸引我的是如下三點。
- MySQL 兼容：我不需要學新的查詢語言，現有的 MySQL 客户端和 ORM 都能直接用。
- 三合一能力：向量搜索、全文檢索、結構化查詢在一個數據庫裏完成。
- 輕量部署：一條 Docker 命令就能跑起來，不需要複雜的集羣配置。
seekdb 核心特性：
更關鍵的是，它是開源的，代碼託管在 GitHub 上（GitHub 倉庫：https://github.com/oceanbase/seekdb ），這意味着我可以放心地用在生產環境，不用擔心被廠商鎖定。
1.2、初次接觸 seekdb 的過程
在開發 AI 應用時，我們常常需要同時使用多個數據庫：
- 用 PostgreSQL 存儲業務數據。
- 用 Elasticsearch 做全文搜索。
- 用 Milvus 或 Pinecone 做向量檢索。
這種架構不僅增加了系統複雜度，還帶來了數據同步、一致性維護等問題。seekdb 將這三種能力整合到一個數據庫中，大大簡化了架構設計。
1.3、seekdb 的核心優勢
- seekdb 與 MySQL 完全兼容，這意味着：
- 可以使用熟悉的 SQL 語法。
- 現有的 MySQL 工具和客户端都能直接使用。
- 學習成本幾乎為零。
二、從多數據庫到 seekdb 的遷移實戰
繼承自 OceanBase 的高性能引擎，seekdb 在向量檢索和混合查詢場景下表現出色。同時，它的輕量化設計讓部署和運維成本大幅降低。
2.1、快速部署與數據模型設計
環境準備與安裝
環境要求
- 操作系統：Linux / macOS / Windows
- Docker：20.10+
- 內存：最低 1C2G（官方輕量/演示）；作者實測建議 4GB 起、8GB+ 更穩（同時進行嵌入生成、全文/向量索引與查詢）
- 磁盤：最低 10GB 可用空間
注：1C2G 為官方宣傳的最低規格，適合輕量或演示場景；本文給出的 4GB/8GB+ 為在本地 Docker 單機、並行嵌入生成與索引的穩定性測試結論，供實際項目參考。
我的開發環境是 MacBook Pro M2，16GB 內存。seekdb 的安裝出乎意料的簡單：
# 拉取鏡像
docker pull oceanbase/seekdb:latest
# 啓動容器
docker run -d --name seekdb \
-p 2881:2881 \
-e MODE=slim \
-v ~/seekdb_data:/root/ob \
oceanbase/seekdb:latest
注意：我加了數據卷掛載（-v 參數），這樣容器重啓後數據不會丟失。這是我第一次部署時沒注意，結果測試數據全沒了。
等待約 30 秒，容器啓動完成。用 MySQL 客户端連接：
mysql -h127.0.0.1 -P2881 -uroot
# 默認密碼為空，直接回車
看到oceanbase>提示符，説明連接成功了。
我先跑了幾個命令確認功能正常：
-- 查看版本
SELECT VERSION();
-- 確認向量功能可用
SHOW VARIABLES LIKE '%vector%';
輸出顯示版本是 4.3.0，向量功能已啓用。完美！
這個過程比我之前在其他公司部署的向量數據庫簡單太多了，那時候光是配置 Milvus 的依賴就要花半天時間。
依賴安裝（Python）
pip install pymysql tenacity openai
連接配置與工具函數
為了方便後續開發，我封裝了一個 seekdb 連接管理類：
import pymysql
from typing import List, Dict, Optional
import logging
from contextlib import contextmanager
class SeekDBManager:
"""SeekDB連接管理器"""
def __init__(self, host='127.0.0.1', port=2881, user='root',
password='', database='knowledge_base'):
self.config = {
'host': host,
'port': port,
'user': user,
'password': password,
'database': database,
'charset': 'utf8mb4',
'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor
}
self.logger = logging.getLogger(__name__)
@contextmanager
def get_connection(self):
"""獲取數據庫連接（上下文管理器）"""
conn = pymysql.connect(**self.config)
try:
yield conn
conn.commit()
except Exception as e:
conn.rollback()
self.logger.error(f"數據庫操作失敗: {e}")
raise
finally:
conn.close()
def execute_query(self, sql: str, params: tuple = None) -> List[Dict]:
"""執行查詢並返回結果"""
with self.get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql, params or ())
results = cursor.fetchall()
cursor.close()
return results
def execute_update(self, sql: str, params: tuple = None) -> int:
"""執行更新操作並返回影響行數"""
with self.get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
affected_rows = cursor.execute(sql, params or ())
cursor.close()
return affected_rows
def batch_execute(self, sql: str, params_list: List[tuple]) -> int:
"""批量執行SQL"""
with self.get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
affected_rows = cursor.executemany(sql, params_list)
cursor.close()
return affected_rows
def check_health(self) -> bool:
"""健康檢查"""
try:
result = self.execute_query("SELECT 1 as health")
return result[0]['health'] == 1
except Exception as e:
self.logger.error(f"健康檢查失敗: {e}")
return False
# 使用示例
db = SeekDBManager()
# 健康檢查
if db.check_health():
print("✅ SeekDB連接正常")
else:
print("❌ SeekDB連接失敗")
數據模型設計
我們的知識庫需要存儲：
- 文檔的標題和內容；
- 文檔的向量表示（用於語義搜索）；
- 文檔的分類和標籤；
- 創建時間和更新時間；
- 訪問權限（部門 ID）。
-- 創建數據庫
CREATE DATABASE knowledge_base;
USE knowledge_base;
-- 創建文檔表
CREATE TABLE documents (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(500) NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
category VARCHAR(100),
tags VARCHAR(500), -- 用逗號分隔的標籤
department_id INT,
embedding VECTOR(1536) NOT NULL, -- OpenAI text-embedding-3-small的維度
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
last_accessed TIMESTAMP NULL,
INDEX idx_category (category),
INDEX idx_department (department_id),
INDEX idx_created (created_at)
);
-- 創建向量索引
CREATE VECTOR INDEX idx_embedding ON documents(embedding)
WITH (
distance_metric='cosine',
index_type='hnsw',
m=16,
ef_construction=200
);
-- 創建全文索引（用於 MATCH AGAINST）
CREATE FULLTEXT INDEX ft_content ON documents(content);
關鍵點説明：
VECTOR(1536)：我用的是 OpenAI 的 text-embedding-3-small 模型，輸出 1536 維向量。distance_metric='cosine'：餘弦距離適合文本向量，不受向量長度影響。$index_type='hnsw'：HNSW 算法在召回率和性能之間平衡得很好。m=16, ef_construction=200：這是我測試後的最優參數，在 10 萬條數據下查詢延遲 <50ms。
數據模型設計圖
向量索引參數説明
2.2、數據導入與向量化處理
我從公司內部 wiki 導出了 200 篇技術文檔，格式是 Markdown。首先需要將文檔切分成合適的 chunk，然後調用 OpenAI API 生成向量。
這裏是我寫的 Python 腳本（關鍵部分）：
import os
import pymysql
from typing import List
from openai import OpenAI
# 配置
client = OpenAI() # 從環境變量 OPENAI_API_KEY 讀取密鑰
DB_CONFIG = {
'host': '127.0.0.1',
'port': 2881,
'user': 'root',
'password': '',
'database': 'knowledge_base'
}
def chunk_text(text: str, max_length: int = 1000) -> List[str]:
"""將長文本切分成小塊"""
chunks = []
paragraphs = text.split('\n\n')
current_chunk = ""
for para in paragraphs:
if len(current_chunk) + len(para) < max_length:
current_chunk += para + "\n\n"
else:
if current_chunk:
chunks.append(current_chunk.strip())
current_chunk = para + "\n\n"
if current_chunk:
chunks.append(current_chunk.strip())
return chunks
def get_embedding(text: str) -> List[float]:
"""調用OpenAI API獲取向量"""
resp = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input=text
)
return resp.data[0].embedding
def insert_document(conn, title: str, content: str, category: str,
tags: str, department_id: int):
"""插入文檔到SeekDB"""
# 生成向量
embedding = get_embedding(content)
embedding_str = '[' + ','.join(map(str, embedding)) + ']'
# 插入數據庫
cursor = conn.cursor()
sql = """
INSERT INTO documents (title, content, category, tags, department_id, embedding)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
"""
cursor.execute(sql, (title, content, category, tags, department_id, embedding_str))
conn.commit()
cursor.close()
# 主流程
conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)
# 示例：導入一篇文檔
doc_content = """
# Python異步編程最佳實踐
在Python中使用asyncio進行異步編程時，需要注意以下幾點...
"""
chunks = chunk_text(doc_content)
for i, chunk in enumerate(chunks):
insert_document(
conn,
title=f"Python異步編程最佳實踐 - Part {i+1}",
content=chunk,
category="編程語言",
tags="Python,異步,asyncio",
department_id=1
)
conn.close()
批量導入的性能優化
最初我是一條條插入的，200 篇文檔（切分後約 800 個 chunk）導入花了 15 分鐘。後來改成批量插入，時間縮短到 3 分鐘：
def batch_insert_documents(conn, documents: List[dict], batch_size: int = 50):
"""批量插入文檔"""
cursor = conn.cursor()
for i in range(0, len(documents), batch_size):
batch = documents[i:i+batch_size]
# 構造批量插入SQL
sql = """
INSERT INTO documents (title, content, category, tags, department_id, embedding)
VALUES """ + ','.join(['(%s, %s, %s, %s, %s, %s)'] * len(batch))
# 展平參數
params = []
for doc in batch:
params.extend([
doc['title'], doc['content'], doc['category'],
doc['tags'], doc['department_id'], doc['embedding']
])
cursor.execute(sql, params)
conn.commit()
cursor.close()
經驗總結
- 文檔切分很重要，太長會影響檢索精度，太短會丟失上下文。我測試下來 800-1200 字符是最佳長度。
- OpenAI API 有速率限制，建議加上重試邏輯和指數退避。
- 向量生成是最耗時的環節，可以考慮用本地模型（如 sentence-transformers）加速。
完整的文檔導入工具類
import time
from typing import List, Dict
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class DocumentImporter:
"""文檔導入工具類"""
def __init__(self, db_manager: SeekDBManager, openai_api_key: str):
self.db = db_manager
openai.api_key = openai_api_key
self.batch_size = 50
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def get_embedding_with_retry(self, text: str) -> List[float]:
"""帶重試的向量生成"""
response = openai.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input=text
)
return response.data[0].embedding
def import_documents(self, documents: List[Dict]) -> Dict[str, int]:
"""批量導入文檔"""
stats = {'success': 0, 'failed': 0, 'total': len(documents)}
for i in range(0, len(documents), self.batch_size):
batch = documents[i:i+self.batch_size]
# 批量生成向量
embeddings = []
for doc in batch:
try:
embedding = self.get_embedding_with_retry(doc['content'])
embeddings.append(embedding)
except Exception as e:
print(f"向量生成失敗: {doc['title']}, 錯誤: {e}")
embeddings.append(None)
# 批量插入數據庫
sql = """
INSERT INTO documents (title, content, category, tags, department_id, embedding)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
"""
params_list = []
for doc, embedding in zip(batch, embeddings):
if embedding is None:
stats['failed'] += 1
continue
embedding_str = '[' + ','.join(map(str, embedding)) + ']'
params_list.append((
doc['title'],
doc['content'],
doc.get('category', ''),
doc.get('tags', ''),
doc.get('department_id', 1),
embedding_str
))
try:
self.db.batch_execute(sql, params_list)
stats['success'] += len(params_list)
print(f"✅ 已導入 {stats['success']}/{stats['total']} 篇文檔")
except Exception as e:
stats['failed'] += len(params_list)
print(f"❌ 批量插入失敗: {e}")
# 避免API速率限制
time.sleep(1)
return stats
def import_from_markdown_files(self, file_paths: List[str]) -> Dict[str, int]:
"""從Markdown文件批量導入"""
documents = []
for file_path in file_paths:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
# 提取標題（第一行）
lines = content.split('\n')
title = lines[0].replace('#', '').strip() if lines else file_path
# 切分文檔
chunks = chunk_text(content, max_length=1000)
for i, chunk in enumerate(chunks):
documents.append({
'title': f"{title} - Part {i+1}",
'content': chunk,
'category': '技術文檔',
'tags': 'markdown',
'department_id': 1
})
return self.import_documents(documents)
# 使用示例
db = SeekdbManager()
importer = DocumentImporter(db, openai_api_key="your-api-key")
# 從Markdown文件導入
file_paths = [
'docs/python-async.md',
'docs/docker-guide.md',
'docs/kubernetes-intro.md'
]
stats = importer.import_from_markdown_files(file_paths)
print(f"導入完成: 成功 {stats['success']} 篇, 失敗 {stats['failed']} 篇")
2.3、智能搜索與混合檢索
文檔處理流程
Chunk 大小對比測試
語義搜索實現
最基礎的語義搜索實現：
def semantic_search(query: str, top_k: int = 5) -> List[dict]:
"""語義搜索"""
# 1. 將查詢轉換為向量
query_embedding = get_embedding(query)
embedding_str = '[' + ','.join(map(str, query_embedding)) + ']'
# 2. 向量相似度搜索（參數化並更新訪問時間）
conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
sql = (
"SELECT id, title, content, category, tags, "
" COSINE_DISTANCE(embedding, CAST(%s AS VECTOR(1536))) as distance "
"FROM documents "
"ORDER BY distance ASC "
"LIMIT %s"
)
cursor.execute(sql, (embedding_str, top_k))
results = cursor.fetchall()
if results:
ids = [row['id'] for row in results]
update_sql = "UPDATE documents SET last_accessed = NOW() WHERE id IN (" + ",".join(["%s"]*len(ids)) + ")"
cursor.execute(update_sql, ids)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
return results
# 測試
results = semantic_search("如何在Python中使用異步編程？")
for doc in results:
print(f"[{doc['distance']:.4f}] {doc['title']}")
輸出示例：
[0.1234] Python異步編程最佳實踐 - Part 1
[0.1567] asyncio事件循環詳解
[0.2103] 協程與多線程的性能對比
[0.2456] FastAPI異步接口開發指南
[0.2789] Python併發編程完全指南
向量相似度分佈
混合搜索：向量 + 全文 + 過濾
這是我最常用的搜索方式，結合了三種檢索能力：
def hybrid_search(query: str, category: str = None,
department_id: int = None, top_k: int = 5) -> List[dict]:
"""混合搜索：向量相似度 + 全文檢索 + 結構化過濾"""
query_embedding = get_embedding(query)
embedding_str = '[' + ','.join(map(str, query_embedding)) + ']'
conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
where_clauses = []
where_params = []
if category:
where_clauses.append("category = %s")
where_params.append(category)
if department_id:
where_clauses.append("department_id = %s")
where_params.append(department_id)
where_sql = " AND ".join(where_clauses) if where_clauses else"1=1"
sql = f"""
SELECT id, title, content, category, tags, vec_distance, text_score
FROM (
SELECT id, title, content, category, tags,
COSINE_DISTANCE(embedding, CAST(%s AS VECTOR(1536))) AS vec_distance,
MATCH(content) AGAINST(%s IN NATURAL LANGUAGE MODE) AS text_score
FROM documents
WHERE {where_sql}
) t
WHERE t.vec_distance < 0.5 OR t.text_score > 0
ORDER BY (t.vec_distance * 0.7 + (1 - t.text_score) * 0.3) ASC
LIMIT %s
"""
params = [embedding_str, query] + where_params + [top_k]
cursor.execute(sql, params)
results = cursor.fetchall()
if results:
ids = [row['id'] for row in results]
update_sql = "UPDATE documents SET last_accessed = NOW() WHERE id IN (" + ",".join(["%s"]*len(ids)) + ")"
cursor.execute(update_sql, ids)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
return results
# 測試：搜索編程語言類別下的Python相關文檔
results = hybrid_search(
query="異步編程的性能優化",
category="編程語言",
department_id=1
)
關鍵技術點：
vec_distance < 0.5：過濾掉相似度太低的結果。text_score > 0：確保有關鍵詞匹配。vec_distance * 0.7 + (1 - text_score) * 0.3：加權融合兩種得分，向量搜索權重更高。- 這個權重比例是我在實際數據上調優出來的，你的場景可能需要不同的比例。
混合搜索權重調優
不同權重配比測試結果
**性能測試結果 **
我在 800 條文檔上做了壓測（使用 Apache Bench）：
對於我們的場景（內部知識庫，併發不高），這個性能完全夠用。
性能對比圖
延遲分佈
2.4、RAG 應用集成與實際效果
RAG 工作流程
有了搜索能力，接下來就是完整的 RAG（檢索增強生成）流程：
from openai import OpenAI
client = client # 複用前文已創建的 OpenAI 客户端
def rag_query(user_question: str, department_id: int):
"""完整的RAG問答流程"""
relevant_docs = hybrid_search(
query=user_question,
department_id=department_id,
top_k=3
)
if not relevant_docs:
return {"answer": "抱歉，我沒有找到相關的文檔。", "sources": []}
context = "\n\n---\n\n".join([
f"文檔標題：{doc['title']}\n內容：{doc['content']}"
for doc in relevant_docs
])
prompt = f"""你是一個專業的技術助手。請基於以下文檔內容回答用户的問題。
如果文檔中沒有相關信息，請明確告知用户。
參考文檔：
{context}
用户問題：{user_question}
請給出詳細且準確的回答："""
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一個專業的技術助手。"},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.3
)
answer = resp.choices[0].message.content
sources = [{"title": doc['title'], "id": doc['id']} for doc in relevant_docs]
return {"answer": answer, "sources": sources}
# 測試
result = rag_query("Python異步編程中如何處理異常？", department_id=1)
print(result['answer'])
print("\n參考文檔：")
forsourcein result['sources']:
print(f"- {source['title']} (ID: {source['id']})")
實際效果與用户反饋
我在公司內部做了一週的灰度測試，收集了用户反饋。
正面反饋：
- “搜索結果比之前準確多了，能理解我的意圖”
- “響應速度很快，基本秒回”
- “引用的文檔都是相關的，不像以前經常答非所問”
遇到的問題：
- 幻覺問題。大模型有時會編造不存在的內容
- ○ 解決方案：在 prompt 中強調“僅基於提供的文檔回答”，並降低 temperature 到 0.3
- 文檔更新不及時。有用户反饋搜到的是舊版本文檔
- ○ 解決方案：增加了文檔版本管理，搜索時優先返回最新版本
- 跨文檔的綜合問題。當答案需要綜合多篇文檔時，效果不理想
- ○ 解決方案：增加 top_k 到 5，並優化 prompt 讓模型更好地整合信息
RAG 效果提升對比
優化措施總結
2.5、遷移過程中的坑與經驗總結
向量索引參數調優
最初我用的是默認參數，在數據量增長到 5000 條後，查詢延遲飆升到 300ms+。後來發現是 HNSW 索引的ef_search參數太小。
-- 調整搜索參數（這個是會話級別的）
SET ef_search = 100;
經過測試，ef_search=100在我的場景下是最佳值，召回率 99%+，延遲控制在 50ms 內。
ef_search 參數調優測試
參數對比表
中文分詞問題
seekdb 的全文檢索默認使用的是通用分詞器，對專業術語的分詞效果不好。比如“Kubernetes”會被分成“Kuber”和“netes”。
解決方案是在插入前做好分詞，或者在搜索時使用向量搜索為主、全文檢索為輔的策略。
分詞問題示例
向量維度選擇
我最初用的是 OpenAI 的 text-embedding-ada-002（1536 維），後來換成了 text-embedding-3-small（也是 1536 維），發現效果提升明顯，而且價格更便宜。
Embedding 模型對比
建議：
- 中文場景可以考慮用本地模型，如 bge-large-zh（1024 維）。
- 如果對成本敏感，text-embedding-3-small 是很好的選擇。
- 不要盲目追求高維度，維度越高存儲和計算成本越大。
維度與性能關係
合理設計 chunk 策略
文檔切分對檢索效果影響很大。我的策略是：
- 按段落切分，保持語義完整性、
- 每個 chunk 800-1200 字符。
- chunk 之間保留 100 字符的重疊，避免關鍵信息被切斷。
- 為每個 chunk 保留原文檔的標題和元信息。
Chunk 重疊策略示意
監控和日誌
我在生產環境加了詳細的日誌和監控：
import time
import logging
def semantic_search_with_logging(query: str, top_k: int = 5):
start_time = time.time()
try:
results = semantic_search(query, top_k)
# 記錄查詢日誌
logging.info({
"query": query,
"top_k": top_k,
"result_count": len(results),
"latency_ms": (time.time() - start_time) * 1000,
"top_distance": results[0]['distance'] if results else None
})
return results
except Exception as e:
logging.error(f"Search failed: {e}")
raise
這些日誌幫我發現了很多問題，比如某些查詢特別慢、某些文檔從來沒被檢索到等。
完整的監控和性能分析工具
import time
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
import json
class SeekDBMonitor:
"""SeekDB監控工具"""
def __init__(self, db_manager: SeekDBManager):
self.db = db_manager
self.query_stats = defaultdict(list)
def log_query(self, query_type: str, query: str, latency_ms: float,
result_count: int, metadata: dict = None):
"""記錄查詢日誌"""
log_entry = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'query_type': query_type,
'query': query[:100], # 只記錄前100字符
'latency_ms': latency_ms,
'result_count': result_count,
'metadata': metadata or {}
}
self.query_stats[query_type].append(log_entry)
# 記錄到文件
with open('seekdb_query.log', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(log_entry, ensure_ascii=False) + '\n')
def get_performance_report(self, hours: int = 24) -> Dict:
"""生成性能報告"""
cutoff_time = datetime.now() - timedelta(hours=hours)
report = {
'period': f'最近{hours}小時',
'query_types': {}
}
for query_type, logs in self.query_stats.items():
recent_logs = [
logforlogin logs
if datetime.fromisoformat(log['timestamp']) > cutoff_time
]
if not recent_logs:
continue
latencies = [log['latency_ms'] forlogin recent_logs]
latencies.sort()
report['query_types'][query_type] = {
'total_queries': len(recent_logs),
'avg_latency': sum(latencies) / len(latencies),
'p50_latency': latencies[len(latencies) // 2],
'p95_latency': latencies[int(len(latencies) * 0.95)],
'p99_latency': latencies[int(len(latencies) * 0.99)],
'max_latency': max(latencies),
'min_latency': min(latencies)
}
return report
def check_slow_queries(self, threshold_ms: float = 100) -> List[Dict]:
"""檢查慢查詢"""
slow_queries = []
for query_type, logs in self.query_stats.items():
forlogin logs:
iflog['latency_ms'] > threshold_ms:
slow_queries.append(log)
# 按延遲排序
slow_queries.sort(key=lambda x: x['latency_ms'], reverse=True)
return slow_queries[:20] # 返回最慢的20條
def analyze_document_coverage(self) -> Dict:
"""分析文檔覆蓋率"""
# 查詢總文檔數
total_docs = self.db.execute_query(
"SELECT COUNT(*) as count FROM documents"
)[0]['count']
# 查詢最近30天被檢索過的文檔數
accessed_docs = self.db.execute_query("""
SELECT COUNT(DISTINCT id) as count
FROM documents
WHERE last_accessed > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)
""")
coverage = (accessed_docs[0]['count'] / total_docs * 100) if total_docs > 0 else 0
return {
'total_documents': total_docs,
'accessed_documents': accessed_docs[0]['count'],
'coverage_percentage': round(coverage, 2),
'unused_documents': total_docs - accessed_docs[0]['count']
}
def get_system_metrics(self) -> Dict:
"""獲取系統指標"""
metrics = {}
# 數據庫大小
size_result = self.db.execute_query("""
SELECT
table_schema as db_name,
SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 as size_mb
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'knowledge_base'
GROUP BY table_schema
""")
metrics['database_size_mb'] = size_result[0]['size_mb'] if size_result else 0
# 表統計
table_stats = self.db.execute_query("""
SELECT
table_name,
table_rows,
ROUND((data_length + index_length) / 1024 / 1024, 2) as size_mb
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'knowledge_base'
""")
metrics['tables'] = table_stats
# 索引使用情況
index_stats = self.db.execute_query("""
SELECT
table_name,
index_name,
cardinality
FROM information_schema.statistics
WHERE table_schema = 'knowledge_base'
""")
metrics['indexes'] = index_stats
return metrics
def print_report(self):
"""打印監控報告"""
print("=" * 60)
print("SeekDB 性能監控報告")
print("=" * 60)
# 性能報告
perf_report = self.get_performance_report(24)
print(f"\n📊 查詢性能 ({perf_report['period']})")
for query_type, stats in perf_report['query_types'].items():
print(f"\n {query_type}:")
print(f" 總查詢數: {stats['total_queries']}")
print(f" 平均延遲: {stats['avg_latency']:.2f}ms")
print(f" P95延遲: {stats['p95_latency']:.2f}ms")
print(f" P99延遲: {stats['p99_latency']:.2f}ms")
# 慢查詢
slow_queries = self.check_slow_queries(100)
if slow_queries:
print(f"\n⚠️ 慢查詢 (>{100}ms):")
for i, query in enumerate(slow_queries[:5], 1):
print(f" {i}. {query['latency_ms']:.2f}ms - {query['query']}")
# 文檔覆蓋率
coverage = self.analyze_document_coverage()
print(f"\n📚 文檔覆蓋率:")
print(f" 總文檔數: {coverage['total_documents']}")
print(f" 已訪問: {coverage['accessed_documents']}")
print(f" 覆蓋率: {coverage['coverage_percentage']}%")
print(f" 未使用: {coverage['unused_documents']}")
# 系統指標
metrics = self.get_system_metrics()
print(f"\n💾 系統指標:")
print(f" 數據庫大小: {metrics['database_size_mb']:.2f}MB")
print(f" 表數量: {len(metrics['tables'])}")
print("\n" + "=" * 60)
# 使用示例
db = SeekDBManager()
monitor = SeekDBMonitor(db)
# 在查詢時記錄日誌
start_time = time.time()
results = semantic_search("Python異步編程")
latency = (time.time() - start_time) * 1000
monitor.log_query(
query_type='semantic_search',
query='Python異步編程',
latency_ms=latency,
result_count=len(results),
metadata={'top_k': 5}
)
# 生成報告
monitor.print_report()
監控指標看板
關鍵監控指標
三、生產環境實戰效果
除了知識庫問答，seekdb 還可以用在很多 AI 場景。
3.1、性能對比數據
我們團隊用 seekdb 做了一個客服機器人，存儲了歷史工單和標準答案。當用户提問時，系統會檢索相似的歷史案例，然後生成回答。這個方案後來在公司內部多個業務線推廣，效果比之前的關鍵詞匹配好太多。
智能客服架構
# 客服場景的搜索
def search_similar_tickets(user_question: str, top_k: int = 3):
query_embedding = get_embedding(user_question)
sql = """
SELECT ticket_id, question, answer, resolution_time
FROM support_tickets
WHERE status = 'resolved'
ORDER BY COSINE_DISTANCE(question_embedding, %s)
LIMIT %s
"""
# 返回相似的歷史工單
客服效果對比
3.2、典型應用場景實踐
另一個有趣的應用是代碼搜索。我們把公司的代碼庫向量化後存入 seekdb，開發者可以用自然語言搜索代碼片段。
比如搜索“如何連接 Redis 並設置過期時間”，就能找到相關的代碼示例。這個功能在研發團隊中很受歡迎，大大提升了新人的上手速度。
代碼搜索工作流：
代碼搜索效果：
3.3、運維體驗提升
電商場景下，可以把用户的瀏覽歷史、購買記錄轉換成向量，然後用 seekdb 找相似的商品推薦給用户。
推薦系統架構：
-- 基於用户興趣向量推薦商品
SELECT product_id, product_name, price
FROM products
WHERE stock > 0 AND category IN ('electronics', 'books')
ORDER BY COSINE_DISTANCE(product_vector, '[用户興趣向量]')
LIMIT 20;
推薦效果提升：
四、技術選型對比分析
在決定用 seekdb 之前，我對比了幾個主流方案。
方案一：PostgreSQL + pgvector。
- 優點：生態完善，pgvector 插件免費開源。
- 缺點：向量搜索性能一般，全文檢索功能較弱，中文支持不好。
- 測試結果：在 5000 條數據上，查詢延遲約 150ms，比 SeekDB 慢 2-3 倍。
方案二：Milvus。
- 優點：專業的向量數據庫，性能很強，支持多種索引算法。
- 缺點：部署複雜（需要配置 etcd、MinIO 等依賴），不支持 SQL，結構化查詢能力弱。
- 體驗：光是把 Milvus 跑起來就花了半天時間，還需要配合 MySQL 使用。
方案三：Elasticsearch。
- 優點：全文檢索很強大，生態成熟，工具豐富。
- 缺點：不支持向量搜索，內存佔用大，查詢語法複雜。
對比總結：
結論：seekdb 在向量搜索、全文檢索、結構化查詢三方面都達到了生產可用的水平，而且部署簡單、學習成本低，是 AI 應用的最佳選擇。
五、生產環境運行數據與展望
5.1、架構對比與實際數據
我們的知識庫現在有：
- 文檔數：1200 篇
- 文檔 chunk 數：4800 條
- 日均查詢量：約 500 次
- 併發用户：20-30 人
查詢量分佈（按時段）：
在這個規模下，seekdb 運行在一台 4 核 8G 的雲服務器上，CPU 使用率平均 15%，內存佔用約 3GB，完全夠用。
資源使用監控：
日常運行指標：
5.2、後續規劃與展望
基於 seekdb，我計劃繼續優化和擴展功能。
短期計劃（1-2 個月）
- 多模態支持：增加圖片、表格的向量化和檢索。
- 個性化推薦：基於用户歷史行為優化搜索結果排序。
- 文檔版本管理：支持文檔的版本追蹤和回滾。
中期計劃（3-6 個月）
- 知識圖譜：構建文檔之間的關聯關係。
- 自動標註：用大模型自動提取文檔的標籤和摘要。
- 多租户隔離：支持不同部門的數據隔離。
技術探索
- 嘗試用本地 embedding 模型（如 bge-large-zh）替代 OpenAI API，降低成本。
- 研究 seekdb 的分佈式部署方案，為數據量增長做準備。
- 探索與 LangChain、LlamaIndex 等框架的集成。
寫在最後
從接觸 seekdb 到完成系統重構，我只用了兩個週末的時間。這個過程讓我深刻體會到，一個好的工具能極大地提升開發效率。seekdb 最打動我的不是它有多少高深的技術，而是它真正理解了 AI 應用開發者的痛點：我們需要向量搜索，但不想為此引入一個複雜的專用數據庫；我們需要全文檢索，但不想維護 Elasticsearch 集羣；我們需要結構化查詢，但不想在多個數據庫之間做數據同步。seekdb 把這些需求整合到一個輕量級的數據庫裏，讓我可以專注於業務邏輯，而不是糾結於基礎設施。
作為一名從 2015 年開始寫技術博客的老兵，我見證了太多技術的興衰。真正能留下來的，往往不是那些最炫酷的技術，而是那些真正解決問題、降低門檻的工具。seekdb 就是這樣一個工具。
如果你也在開發 AI 應用，如果你也被多數據庫架構困擾，不妨試試 seekdb。它是開源的，代碼託管在 GitHub 上，官方文檔詳盡，社區也很活躍。我也會在我的 CSDN 博客持續分享 seekdb 的使用經驗和最佳實踐。感謝 OceanBase 團隊開源了這麼優秀的項目。期待 seekdb 的未來發展，也期待更多開發者加入這個生態。
總結
seekdb 最大價值在於降低 AI 應用開發門檻：MySQL 兼容性讓現有工具直接可用，輕量化設計讓部署運維變簡單，開源特性消除廠商鎖定顧慮，更重要的是將分散在多個系統中的能力整合到一起，讓開發者專注業務邏輯而非基礎設施。
實際使用中的關鍵經驗包括：
- 合理設計 chunk 策略（800-1200 字符最佳）
- 選擇合適 embedding 模型（text-embedding-3-small 性價比最高）
- 優化 HNSW 索引參數（ef_search=100 生產環境最佳）
- 建立完善監控體系。
這些經驗幫助我們的知識庫在 1200 篇文檔、4800 個 chunk 規模下穩定運行，用户滿意度從 70% 提升至 92%。如果你也在構建 RAG 應用、推薦系統或智能搜索引擎，強烈建議試試 seekdb，作為新興的 AI 原生數據庫，seekdb 正在快速迭代，相信將成為 AI 應用開發的首選數據庫。
我是白鹿，一個不懈奮鬥的程序猿。望本文能對你有所裨益，歡迎大家的一鍵三連！若有其他問題、建議或者補充可以留言在文章下方，感謝大家的支持！
關於作者：郭靖（筆名“白鹿第一帥”），現任某互聯網大廠大數據與大模型開發工程師。曾任職於多家知名互聯網公司和雲廠商，在企業大數據開發與大模型應用領域有豐富經驗。
作為中國開發者影響力年度榜單人物，郭靖自 2015 年至今持續 11 年進行技術內容創作，個人 CSDN 博客累計發佈技術博客與測評 300 餘篇，全網粉絲超 60000+，總瀏覽量突破 1500000+。獲得 CSDN“博客專家”、“Java 領域優質創作者”，OSCHINA“OSC 優秀原創作者”，騰訊雲 TDP、阿里雲“專家博主”，華為雲“華為雲專家”等多個技術社區認證，併成為互聯網頂級技術公會“極星會”成員。
