从开发者视角观察 OceanBase 开源的 AI 产品御三家

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：

seekdb：AI 原生混合搜索数据库，基于 Apache 2.0 协议开源
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
PowerMem：AI 记忆引擎，解决 AI 应用的长期记忆问题

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）

AI 时代的数据挑战：从 "存数据" 到 "理解数据"

过去两年，AI 应用的发展带来了全新的数据挑战：

挑战一：数据形态的多元化

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：

非结构化数据：文本、图像、音频、视频
多模态数据：同一场景下的文本+图像+音频混合内容
向量数据：嵌入向量、语义表示
图数据：知识图谱、关系网络

挑战二：上下文窗口的"伪增长"

大模型的上下文窗口一路狂飙：

GPT-3：4K tokens
Claude-2：100K
某些专业模型：甚至支持 100 万+ tokens

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？

注意力是有限资源：token 越多，每个信息分到的 "关注力" 就越少
Transformer 的 O(n²) 复杂度：上下文翻 10 倍，计算量翻 100 倍
训练数据偏短：模型没学会处理"超长逻辑链"
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

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。

挑战三：数据管理的复杂性

AI 应用的数据管理需求远超传统场景：

✅ 持久化存储：不能每次重新拼接上下文
✅ 跨会话关联：昨天说的事，今天还能用
✅ 结构化管理：谁说的？什么时候？重要吗？
✅ 安全合规：租户隔离、多 Agent 的共享和隔离
✅ 实时分析：哪些数据被高频使用？哪些是噪声？

这些需求，单纯的缓存、向量库、临时变量都做不到。

OceanBase 的战略思考：Data×AI

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。

三款产品的定位：构建完整的 AI 数据基础设施

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：

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          AI 应用层                               
    (智能客服、知识库、Agent 等)                    
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                    ↓
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  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                              
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                    ↓
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  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                                   
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                    ↓
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  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                                   
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1. seekdb：AI 原生混合搜索数据库（基础层）

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：

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
轻量级：仅需 1C2G 的资源即可运行，适合快速原型验证
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
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
深度融合：兼容 Hugging Face、LangChain 等 30 余种主流 AI 框架

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：

向量相似度搜索
多模态数据统一检索
毫秒级响应
轻量级部署

seekdb 就是为这些需求而生的。

2. PowerRAG：企业级 RAG 解决方案（知识库层）

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：

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
企业级适配：提供高可用、权限管理等特性
丰富的组件支持：DeepSeek OCR、MinerU 等，满足企业级 RAG 场景需求
智能文档解析：自动提取关键信息，构建高质量知识库

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：

文档解析、分块、向量化
多模态内容处理
检索策略优化
企业级安全和权限

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。

3. PowerMem：AI 记忆引擎（记忆层）

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：

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
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
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
企业级特性：多租户隔离、多 Agent 支持、审计追溯

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：

提纯：从海量对话中提取高价值事实
压缩：去掉冗余，降低 token 成本
精准投放：把最关键的信息放在模型最容易注意到的位置

这本质上就是数据工程：

提取 = ETL
压缩 = 数据归档
投放 = 索引策略

PowerMem 在 LOCOMO 基准测试中实现了：

准确率提升 48.77%（78.70% VS 52.9%）
响应速度提升 91.83%（1.44s VS 17.12s）
Token 用量降低 96.53%（0.9k VS 26k）

三者如何协同工作？

三款产品形成了一个完整的 AI 数据基础设施栈：

典型应用场景：智能客服系统

seekdb：存储和检索知识库
- 存储 FAQ、产品文档的向量表示
- 支持"用户问什么"的语义搜索
PowerRAG：构建和维护知识库
- 解析企业文档（PDF、Word、PPT 等）
- 多模态内容处理（包含图片的文档）
- 生成高质量的检索结果
PowerMem：管理用户记忆和上下文
- 记住"用户上次问了什么"
- 记住"用户的偏好和习惯"
- 在有限 token 下，精准投放最相关的历史信息

典型应用场景：多 Agent 协作系统

seekdb：Agent 之间的共享知识库
- 存储共享的领域知识
- 支持跨 Agent 的知识检索
PowerRAG：Agent 的知识获取能力
- 从外部文档中提取知识
- 构建 Agent 的专业知识库
PowerMem：Agent 的独立记忆空间
- 每个 Agent 有独立的记忆空间
- 支持跨 Agent 的记忆共享和协作
- 细粒度权限控制

核心逻辑：不是跨界，而是范式跃迁

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：

数据存储：如何存储多模态、向量化的数据？→ seekdb
数据检索：如何从海量文档中精准检索？→ PowerRAG
数据记忆：如何让 AI 持久化地记住关键信息？→ PowerMem

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。

个人暴论：数据即智能

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。

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
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
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

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：

seekdb 提供数据存储和检索的基础能力
PowerRAG 提供知识库构建和文档处理能力
PowerMem 提供记忆管理和上下文工程能力

三者协同，共同构建下一代智能应用的数据基座。

总结

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：

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）
本质洞察：这些挑战本质上都是数据管理问题
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
产品落地：用 OceanBase 的技术积累，构建完整的 AI 数据基础设施

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。

OceanBase