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SurrealDB 是一个统一的多模型数据库,专为 AI 系统而设计。它将结构化和非结构化数据(包括向量搜索、图遍历、关系查询、全文搜索、文档存储和时间序列数据)组合到一个符合 ACID 标准的引擎中,可从 3MB 的边缘二进制文件扩展到云中 PB 级集群。通过消除对多个专用存储的需求,SurrealDB 简化了架构,减少了延迟,并确保了 AI 工作负载的一致性。 SurrealDB 对生成式 AI 系统的重要性
  • 一个引擎用于存储和内存: 将持久存储和快速、对代理友好的内存组合到一个系统中,为您的代理提供所有需要的数据,并无需同步多个系统。
  • 代理的单跳内存: 在单个查询中运行向量搜索、图遍历、语义连接和事务性写入,使 LLM 代理能够快速、一致地访问内存,而无需将关系型、图和向量数据库拼接在一起。
  • 原地推理和实时更新: SurrealDB 使代理能够在数据旁边运行推理并接收毫秒级的新鲜更新,这对于实时推理和协作至关重要。
  • 版本化、持久的上下文: SurrealDB 支持时间旅行查询和版本化记录,让代理可以审计或“回放”过去的状态,以实现一致、可解释的推理。
  • 即插即用代理内存: 将 AI 内存作为原生概念公开,使 SurrealDB 易于用作 AI 框架的即插即用后端。

安装和设置

pip install langchain-surrealdb

向量存储

此笔记本介绍了如何开始使用 SurrealDB 向量存储。 在存储库中查找更多示例
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等,通过 MCP 获取实时答案。
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