SurrealDB

ドキュメント、グラフ、リレーショナル、ベクトルデータモデルを単一エンジンに統合。AIスタックで一般的な「データベースの乱立」を解消し、リレーショナルデータとベクトル埋め込みを別々に管理する必要がなくなります。これにより、グラフ関係とベクトル類似性検索を単一の原子的なクエリでACID準拠のトランザクションとして実行でき、データの一貫性を保ちつつアーキテクチャの複雑さを軽減します。

ベクトル埋め込みを組み込みでサポートし、データベース内で直接高速な類似性検索（k-NN）を実現。コサイン、ユークリッド、マンハッタンなどの距離指標に対応しています。ベクトルを関連メタデータやグラフ関係と共に保持することで、エージェントは単に類似文書を取得するだけでなく、関連エンティティや過去の時系列データも単一リクエストで取得する「コンテキスト認識型」の検索が可能です。

現代のデータ構造向けに設計されたSQLベースの強力な言語。ネストされたサブクエリ、グラフ走査（例: '->follows->user'）、データ操作用関数をサポート。標準SQLと異なり非リレーショナルデータに最適化されており、複雑な結合や外部処理なしで深くネストされたJSONドキュメントやグラフエッジをクエリできるため、リアルタイムなエージェントの意思決定に不可欠です。

WebSocket経由でデータ変更をリアルタイムに購読できるライブクエリをサポート。レコードの作成・更新・削除時にデータベースが変更をクライアントへプッシュします。環境の変化に即座に対応する必要があるAIエージェントにとって不可欠であり、ポーリングやKafkaのような外部メッセージブローカーなしでイベント駆動型アーキテクチャを実現します。

分散型の高可用性クラスター、シングルノードサーバー、またはアプリケーションへの直接埋め込み（インメモリ/オンディスク）が可能です。エッジコンピューティングのAIエージェントから大規模なクラウドネイティブアプリまで対応。すべてのデプロイモードで一貫したAPIを提供するため、ローカルでのプロトタイプから本番環境へのスケールまでコードベースを変更せずに行えます。