seekdb应用场景
seekdb的核心应用场景是：需要把向量检索、全文搜索和结构化数据查询结合起来的AI应用。它尤其适合RAG知识库、AI Agent长期记忆、企业智能搜索，以及需要隔离数据上下文的多Agent系统。
应用场景
- 企业知识库与RAG问答
将PDF、Word、产品文档、内部制度等内容切分并向量化，同时保存原文、部门、权限、日期等元数据。回答问题时结合语义检索、关键词搜索和条件过滤，向大语言模型提供相关资料。
适合：内部知识助手、客服机器人、技术文档问答、企业制度查询。
- AI Agent记忆与上下文存储
存储Agent的对话历史、用户偏好、任务记录、工具调用结果和长期记忆。Agent可以按语义相似度、时间、用户ID或任务状态检索信息。
适合：个人助理、客服Agent、编程Agent、长期运行的自动化工作流。
- 电商与业务智能搜索
将商品描述的语义向量、商品名称、品牌、价格、库存和分类放在一起查询。用户既可以搜索“适合露营的轻便帐篷”，也可以限制预算、品牌和库存。
适合：商品搜索、内容推荐、企业内部检索、工单与知识文章搜索。
- 多Agent协作与任务沙箱
不同Agent可以在独立的数据分支或沙箱中尝试修改、规划和推理，再按业务逻辑合并结果。对于需要隔离实验状态的工作流，这类能力可能很有价值。
适合：多Agent规划、代码修改任务、方案探索、需要独立上下文的并行任务。
- 结构化业务数据与语义检索融合
在一次查询中结合文本语义、关键词和业务字段，例如查找“与退款有关的投诉”，同时筛选指定客户、订单状态、时间范围或优先级。
适合：客服工单、运维事件、CRM记录、日志与文档联合检索。
什么时候不需要seekdb？
以下情况未必值得引入：
- 只做普通的增删改查，没有向量或全文检索需求。
- 已有搜索系统能够稳定满足需求，且没有明显的维护或集成成本。
- 业务要求跨多节点水平扩展，但尚未确认seekdb目标部署模式是否满足要求。
- 需要极高召回率或低延迟，但尚未使用真实数据完成性能测试。