AIネイティブの検索データベース
単一エンジンで、ベクトル検索・全文検索・構造化／半構造化データを統合し、ハイブリッド検索とデータベース内でのAIワークフローを実現します。
高速構築
数行のPythonでAIアプリを構築。1コア2GBの軽量環境でもVectorDBBenchを実行可能。
ハイブリッド検索
ベクトル・全文・スカラー検索を1つのクエリで実行。初期検索＋リランキングの多段階検索フローに対応。
マルチモーダル
1つのエンジンで、リレーショナル・ベクトル・JSON・GISなど多様なデータ形式とインデックスに対応。
AI統合
エンベディング、リランキング、推論、プロンプト管理をDB内で完結。document-in/data-outのRAGフローに完全対応。
ネイティブSQL
実績があるOceanBaseエンジンを搭載。ACID準拠のリアルタイムな書き込み・クエリと、MySQLとの高い互換性を実現。
ミニマムなAPI設計で、AI開発に集中
import pyseekdb
client = pyseekdb.Client()
# create a knowledge base
collection = client.get_or_create_collection("product_database")検索から推論まで、AIアプリ開発をフルスタックで支援。
- 1つのSQLで、マルチパス検索をシンプルに実現。
- ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせ、高い再現率を達成します。さらに、RRFやLLMによるリランキングで検索精度を向上。
- フィルタのプッシュダウンや複数テーブル結合にも対応し、高速かつ柔軟なデータ取得を可能にします。
CREATE TABLE doc_table (
c1 INT,
vector VECTOR(3),
query VARCHAR(255),
content VARCHAR(255),
VECTOR INDEX idx1(vector) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag),
FULLTEXT INDEX idx2(query),
FULLTEXT INDEX idx3(content)
);
INSERT INTO doc_table VALUES
(1, '[1,2,3]', 'hello seekdb', 'seekdb supports hybrid vector and full-text search.'),
(2, '[1,2,1]', 'try seekdb today', 'fast sql database with vector search.'),
(3, '[1,1,1]', 'vector search in seekdb', 'unified semantic and keyword search.'),
(4, '[2,1,1]', 'goodbye old db', 'migrate to seekdb for modern capabilities.');
SET @parm = '{
"query": {
"query_string": {
"fields": ["query", "content"],
"query": "hello seekdb"
}
},
"knn": {
"field": "vector",
"k": 3,
"query_vector": [1,2,3]
}
}';
SELECT json_pretty(DBMS_HYBRID_SEARCH.SEARCH('doc_table', @parm));
- 密ベクトル／疎ベクトルの両方に対応し、マンハッタン距離・ユークリッド距離・内積・コサイン類似度など、主要な距離指標をサポートします。
- ベクトルインデックスは、メモリ型のHNSW/HNSW_SQ/HNSW_BQと、ディスク型のIVF/IVF_PQに対応。用途に応じてストレージコストを最適化できます。
- 全文検索はキーワード検索・フレーズ検索・ブール検索に対応し、BM25によるランキングを提供します。
CREATE TABLE doc_table (
c1 INT,
vector VECTOR(3),
query VARCHAR(255),
content VARCHAR(255),
VECTOR INDEX idx1(vector) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag),
FULLTEXT INDEX idx2(query),
FULLTEXT INDEX idx3(content)
);
INSERT INTO doc_table VALUES
(1, '[1,2,3]', 'hello seekdb', 'seekdb supports hybrid vector and full-text search.'),
(2, '[1,2,1]', 'try seekdb today', 'fast sql database with vector search.'),
(3, '[1,1,1]', 'vector search in seekdb', 'unified semantic and keyword search.'),
(4, '[2,1,1]', 'goodbye old db', 'migrate to seekdb for modern capabilities.');
SET @parm = '{
"query": {
"query_string": {
"fields": ["query", "content"],
"query": "hello seekdb"
}
},
"knn": {
"field": "vector",
"k": 3,
"query_vector": [1,2,3]
}
}';
SELECT json_pretty(DBMS_HYBRID_SEARCH.SEARCH('doc_table', @parm));
- SQLのDBMS_AI_SERVICEパッケージで、組み込みのLLMサービスを管理できます。外部LLMサービスの登録にも対応しています。
- AI_EMBED関数でテキストをSQL上でベクトル化できます。
- AI_COMPLETE関数でテキスト生成（プロンプトのテンプレート化で再利用可能）を実行できます。
- AI_RERANK関数でLLMベースのリランキングを実行できます。
CREATE TABLE doc_table (
c1 INT,
vector VECTOR(3),
query VARCHAR(255),
content VARCHAR(255),
VECTOR INDEX idx1(vector) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag),
FULLTEXT INDEX idx2(query),
FULLTEXT INDEX idx3(content)
);
INSERT INTO doc_table VALUES
(1, '[1,2,3]', 'hello seekdb', 'seekdb supports hybrid vector and full-text search.'),
(2, '[1,2,1]', 'try seekdb today', 'fast sql database with vector search.'),
(3, '[1,1,1]', 'vector search in seekdb', 'unified semantic and keyword search.'),
(4, '[2,1,1]', 'goodbye old db', 'migrate to seekdb for modern capabilities.');
SET @parm = '{
"query": {
"query_string": {
"fields": ["query", "content"],
"query": "hello seekdb"
}
},
"knn": {
"field": "vector",
"k": 3,
"query_vector": [1,2,3]
}
}';
SELECT json_pretty(DBMS_HYBRID_SEARCH.SEARCH('doc_table', @parm));
CREATE TABLE doc_table (
c1 INT,
vector VECTOR(3),
query VARCHAR(255),
content VARCHAR(255),
VECTOR INDEX idx1(vector) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag),
FULLTEXT INDEX idx2(query),
FULLTEXT INDEX idx3(content)
);
INSERT INTO doc_table VALUES
(1, '[1,2,3]', 'hello seekdb', 'seekdb supports hybrid vector and full-text search.'),
(2, '[1,2,1]', 'try seekdb today', 'fast sql database with vector search.'),
(3, '[1,1,1]', 'vector search in seekdb', 'unified semantic and keyword search.'),
(4, '[2,1,1]', 'goodbye old db', 'migrate to seekdb for modern capabilities.');
SET @parm = '{
"query": {
"query_string": {
"fields": ["query", "content"],
"query": "hello seekdb"
}
},
"knn": {
"field": "vector",
"k": 3,
"query_vector": [1,2,3]
}
}';
SELECT json_pretty(DBMS_HYBRID_SEARCH.SEARCH('doc_table', @parm));
AIアプリ開発
RAGとナレッジ検索
学習データの制約というLLMの課題を、RAGが解決します。最新の外部知識と連携することで回答精度を高め、ハルシネーションを最小限に抑えます。seekdbは、ベクトル検索と全文検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」に加え、内蔵AIと高度なインデックス技術により、圧倒的な検索精度を実現。さらに、多層的なアクセス制御により、機密性の高い社内データも安全に活用できます。
セマンティック検索
従来の検索はキーワード一致に依存し、ユーザーの意図を十分に把握できません。セマンティック検索は、埋め込みとベクトル検索により、ユーザーが本当に探しているものを「理解」します。テキストから画像まで、あらゆる形式のデータをマルチモーダルに関連付け。ハイブリッド検索とマルチモデルクエリにより、高精度で文脈を理解した検索体験を提供します。
AIコーディング
AIコーディングは、自然言語理解とコード解析により、生成・補完・バグ修正・テスト作成・リファクタリングをシームレスに実現します。seekdbは、セマンティック検索で生成精度を最大化。コードとドキュメントをマルチモデルで一元管理し、分離技術とタイムトラベルクエリで複雑なプロジェクトやバージョン管理を強力にサポートします。さらに、ローカル環境とクラウドIDEの両方に柔軟対応します。
オンデバイス & エッジAIアプリケーション
モバイル・車載・産業ゲートウェイなどのエッジデバイスは、計算リソースやストレージに制約があります。seekdbは軽量アーキテクチャで組み込み／マイクロサーバーモードに対応し、少ないリソースでもSQL・JSON・ハイブリッド検索のフル機能を提供。OceanBaseクラウドとシームレスに連携し、エッジからクラウドまで一体化したインテリジェントシステムを構築できます。
自律型AIエージェント
自律的な意思決定、タスク計画、環境認識を行うAgentic AIには、多岐にわたる高度な機能が求められます。seekdbは、その中核となる技術をワンストップで提供。メタデータ管理、メモリストア、RAG、推論、プライバシー制御など、AIエージェントの必須機能を統合。スケーラブルで本番品質の基盤を迅速に構築できます。
業務アプリをAIで進化させる
AIは企業システムを「受動実行」から「能動協働」へ進化させます。seekdbは、AIアプリケーションの基盤となるストレージを提供すると同時に、MySQL構文・ビューとの高い互換性を確保。並列実行と行・列のハイブリッドストレージ技術により、複雑なワークロードも高速に処理します。これにより、大規模な移行コストをかけることなく、既存システムにインテリジェントな能力を付与できます。
RAGとナレッジ検索
学習データの制約というLLMの課題を、RAGが解決します。最新の外部知識と連携することで回答精度を高め、ハルシネーションを最小限に抑えます。seekdbは、ベクトル検索と全文検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」に加え、内蔵AIと高度なインデックス技術により、圧倒的な検索精度を実現。さらに、多層的なアクセス制御により、機密性の高い社内データも安全に活用できます。
迅速なプロトタイピングから大規模ワークロードまで、柔軟なデプロイモードであらゆるアプリケーション要件に対応します。
組み込みモード
seekdbは軽量ライブラリとしてアプリに直接組み込めます。pip一発でインストールでき、個人学習やプロトタイプ開発に最適です。各種エッジデバイス上でも軽快に動作します。
クライアント/サーバー モード
テストから本番環境まで幅広く対応する、軽量で扱いやすいデプロイモード。安定性と効率性を兼ね備えたサービス運用を実現します。
