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OBCE666 - 讓 Cursor AI 助手秒懂向量數據庫 —— Cursor seekdb 擴展插件使用指南

在 AI 輔助編程時代，開發者越來越依賴智能工具來提升編碼效率。然而，當你在 Cursor 中詢問 seekdb 相關問題時，AI 可能無法給出準確的回答——因為它可能還不夠了解 seekdb 這款剛發佈不久的 AI 原生搜索數據庫。 本文將為大家介紹如何通過 seekdb Cursor Extension，讓 Cursor AI 助手擁有 seekdb 專業知識，從而在大家基於 seekdb 進

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OBCE666 - 當智能機器人説”黑哥們語言是不通的“，作為開發者的你該如何應對？

作者：王運來，OceanBase 系統研發 有一個東南亞快遞公司有大量的用户諮詢與服務需求，為了降低人工成本，計劃引入#智能機器人 以代替#人工客服。 隨着近幾年#AI大模型 技術突飛猛進的發展以及在各行各業的廣泛應用，智能機器人產品也越來越成熟。只是目前市面上大部分智能機器人對中文和英文支持良好，能夠較好地理解用户輸入的信息，而對於#小語種 如泰語，支持效果並不理想。比如對於”歡迎參加北京城市交

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OBCE666 - 混合檢索（Hybrid Search）：多模態檢索實戰指南（第四章）

1. 從 Corrective RAG 到多模態檢索 在第三章，我們學習了 Corrective RAG（CRAG），通過文檔評分和託底機制來提升 RAG 系統的可靠性。CRAG 主要解決檢索結果的質量驗證問題，但在檢索環節本身，傳統 RAG 系統還存在一個根本性的問題：單一檢索方式的盲區。 本章將解決這個問題：如何通過混合檢索（Hybrid Search）結合多種檢索方式，提升檢索的召回率和精確

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OBCE666 - 深入解析 OceanBase 生態工具鏈 —— OAT / obd / OCP / obshell

楔子 慶濤前一段兒時間發佈了一篇文章《在 Ubuntu 虛擬機中部署 OceanBase 數據庫》，主要目的是為 OceanBase 的學習者分享相關經驗。 但有一位曾經身在美國的前 Snowflake 開發工程師，在文中劃線吐槽 OceanBase 的生態工具 “過於豐富”，定位和關係容易令人感到困惑。 所以，今天我們就專門邀請了這些生態工具的產品負責人 —— 治民大佬，來為大家詳細介紹和解

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OBCE666 - 餵飯級教程（番外篇）—— 在 K8s 上部署 Dify

背景 前一陣兒，OceanBase 聯合 Dify[1] 在 v1.10.1 版本中完成了 MySQL 兼容開發。同時，Dify 也在這一版本中，也開始嘗試通過一體化數據庫來解決多組件架構帶來的 Scale 複雜性，並選擇了 OceanBase seekdb[2] 作為首個實踐對象，詳情請見：《Dify x OceanBase seekdb 使用指南》。 在上面這篇文章中，我們已經為大家介紹如何配

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OBCE666 - 向量數據庫多雲部署方案與架構設計優化——作業幫AI業務的數據底座

作者：張恆巖，作業幫 DBA 團隊負責人 作業幫是中國領先的在線教育平台，將人工智能、大數據等技術與教育教學深度融合，打造覆蓋教、學、考、評、管、研等全場景智慧教育解決方案。在技術底層，作業幫一直尋求能夠助力業務發展的數據庫，從2022年開始調研OceanBase至今，已在多個核心業務中大規模使用OceanBase。本文詳述作業幫AI業務及多雲架構的數據庫方案和運維經驗。 AI業務挑戰及解決方案

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OBCE666 - 從開發者視角觀察 OceanBase 開源的 AI 產品御三家

大家好，我是 OceanBase 開源團隊的一名研發同學，最近一年緊跟公司的 DATA X AI 戰略在做相關的研發工作，所以今天我就從我自己的視角和大家聊一聊我眼中的 OceanBase 在近期開源的 seekdb、PowerRAG 和 PowerMem 三款產品： seekdb：AI 原生混合搜索數據庫，基於 Apache 2.0 協議開源 PowerRAG：企業級 RAG 解決方案，構

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OBCE666 - 只用兩個週末給公司省了450$/月：從多數據庫架構到 AI 原生數據庫的知識庫重構之路（內含大量代碼）

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

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OBCE666 - OceanBase 向量索引優化指南

物格而後知至。 ——《禮記》 楔子 OceanBase 最近發佈了 seekdb 數據庫，主打 “輕量 + 向量 + AI”。 在 seekdb 發佈之後，陸續收到了許多用户關於 seekdb 中向量索引在使用上的一些問題，比如：索引創建耗時慢優化問題，創建時對內存的要求，增量達到什麼規模需要重建，重建性能影響怎麼消除等等等等。 因此，向量索引的研發同學夏進大佬，今天就專門在這篇文章中，從 Oc

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OBCE666 - OceanBase 在滴滴大規模運維經驗以及新功能落地實踐

作者：吳其朋，滴滴分佈式存儲運維負責人 滴滴出行（下文簡稱“滴滴”）作為涵蓋#網約車、#出租車、#順風車、#代駕 等業務的一站式多元化出行平台，擁有全球客户6.5億。自2024年應用OceanBase以來，已在多個場景落地並替換RocksDB、TokuDB，包括網約車增長服務、中台核心歸檔庫、代駕核心歸檔庫、EP、無人車服務等。本文以網約車增長服務、歸檔庫等核心業務為例，闡述滴滴的數據庫技術經驗以

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OBCE666 - 餵飯級教程 II —— Dify x OceanBase seekdb 使用指南

君子性非異也，善假於物也。 —— 《荀子》 這篇文章，是繼上一篇公博大佬的大作《餵飯級教程 —— 基於 OceanBase seekdb 構建 RAG 應用》之後，第二篇 seekdb 使用教程類的內容。 歡迎各位老師也能根據文章中的步驟嘗試快速使用 Dify x seekdb 搭建屬於您自己的 AI 應用，也歡迎大家踴躍在評論區批評、指正、吐槽、謾罵~ 在這篇狗尾續貂的教程中，會為大家介紹：在

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OBCE666 - 基於seekdb，教你從零開始構建智能搜書應用

seekdb 是什麼樣的數據庫？ 最近體驗了一下 seekdb，先説幾點感受。 第一，是單節點輕量化設計，在我的 macbook 上通過 docker 桌面端部署可以輕鬆跑起來，在 Linux 環境下直接用 pip 安裝，據説不久就會支持 macOS/windows 系統，連 docker 都省了，直接通過命令安裝。 第二，它是一體化設計，原生融合關係型、向量、全文、JSON、GIS 五種類型的數

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OBCE666 - 餵飯級教程 —— 基於 OceanBase seekdb 構建 RAG 應用

本文又是一篇餵飯級教程，為大家展示通過 OceanBase seekdb 構建 RAG（檢索增強生成）系統的詳細步驟。 RAG 系統結合了檢索系統和生成模型，可根據給定提示生成新文本。系統首先使用 seekdb 的原生向量搜索功能從語料庫中檢索相關文檔，然後使用生成模型根據檢索到的文檔生成新文本。 前提條件 已安裝 Python 3.11 或以上版本 已安裝 uv 已準備好 LLM AP

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OBCE666 - 有獎徵文 | 專為AI而生：用OceanBase seekdb高效搭建你的Agent與AI系統架構

11月18日，OceanBase開源了其首款AI原生數據庫seekdb（詳見https://www.oceanbase.ai/）。 專注於為 AI 應用提供高效的混合搜索能力，支持向量、全文及多模數據的統一存儲與檢索。 seekdb繼承了OceanBase 高性能優勢與 MySQL 全面兼容的特性，卻更輕量，更貼近個人開發者與中小型企業，更適用於 AI 數據處理場景： RAG和知識檢索，如客户

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OBCE666 - OceanBase 年度發佈會 Hands-on AI Workshop 回顧

簡介 本次 Workshop 是 OceanBase 新品發佈會期間的特別活動，主要關注如何基於 OceanBase seekdb 快速構建 AI 原生應用。活動打破了常規的 PPT 宣講模式，重點在於代碼實操。在來自 LangChain Community、Dify 和 OceanBase 的技術專家指導下，現場數百名開發者在兩小時內，基於 seekdb 實際動手完成了從環境部署、Agentic

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OBCE666 - AI 時代，OceanBase 為什麼要開源一款 AI 原生數據庫 seekdb？

編者按： 11 月 18 日，2025 OceanBase 年度發佈會在北京舉行，現場發佈並開源了 OceanBase 首款 AI 原生混合搜索數據庫 seekdb（簡稱 seekdb ）。 OceanBase 開源生態總經理封仲淹（花名：紀君祥，就是這個公眾號 “老紀的技術嘮嗑局” 裏的話事人 —— 老紀）會在這篇文章中，為大家介紹 OceanBase 開源 seekdb 的初衷。 在 2025

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OBCE666 - OceanBase分區基礎知識

介紹 分析型業務通常需要對海量數據進行分析計算，這對數據庫的查詢能力，以及數據管理能力都有很高的要求。OceanBase通過分區技術，將一張表的數據按照分區鍵水平拆分成多個數據子集，有助於提升查詢效率和數據管理能力： 1.查詢效率提升：分區裁剪能減少無關數據的掃描 2.數據維護：支持按照分區粒度進行數據管理，比如數據歸檔、清理等 3.數據分佈：按照分區粒度進行數據分佈，能夠將數據打散到多個節點上，

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OBCE666 - vivo國產數據庫技術儲備，突破大規模數據的存儲與性能瓶頸

作者：杜霆，vivo互聯網存儲運維負責人 vivo 是一家以智能終端和智慧服務為核心的科技公司，服務全球 5億+ 用户，公司內分設多條業務線，其中vivo互聯網業務在近兩年內完成底層數據庫方案的升級以更好地支撐業務發展。業務使用OceanBase後，解決了原本的MySQL在大規模數據場景下的存儲與性能使用瓶頸，高併發數據更新效率提升60%，複雜查詢性能提升80%，存儲成本降低50%。 曾支撐數千套

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OBCE666 - AI 時代的數據庫進化論 —— 從向量到混合檢索

説明： 本文只是關於數據庫發展趨勢的個人見解，沒有特別深入的向量和混合檢索的實現原理，屬於很淺顯易懂的科普類文章，幾乎不需要任何背景知識，大家可以放心閲讀。 關於混合檢索的原理和最佳實踐類文章，有緣再更，歡迎感興趣的朋友們關注【老紀的技術嘮嗑局】微信公眾號。 背景 數據的分類 我一般會把數據庫中的數據類型，簡單分為三類： 結構化數據：我們可以把傳統數據庫的基礎數據類型，都看成結構化數據

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