
Мультимодельный слой ИИ-контекста
Фримиум
SurrealDB — это мультимодельная база данных нового поколения, созданная как унифицированный слой контекста для ИИ-агентов. В отличие от традиционных БД, требующих выбора между документной, графовой или реляционной моделью, SurrealDB нативно поддерживает все эти парадигмы, а также векторный поиск и временные ряды. Объединяя эти структуры данных в одном движке, она устраняет необходимость в сложных конвейерах синхронизации между разрозненными базами. Система использует собственный язык запросов SurrealQL, позволяющий выполнять сложные операции объединения и обход графов в одном выражении, что значительно снижает задержки для RAG-конвейеров (Retrieval-Augmented Generation) и управления агентной памятью.
SurrealDB объединяет документные, графовые, реляционные и векторные модели данных в одном движке. Это устраняет «разрастание баз данных», типичное для ИИ-стеков, где разработчикам приходилось управлять отдельными хранилищами для реляционных данных и векторных эмбеддингов. Благодаря унификации разработчики могут выполнять ACID-совместимые транзакции по графовым связям и векторному поиску сходства в одном атомарном запросе, обеспечивая целостность данных и снижая архитектурную сложность.
Движок включает встроенную поддержку векторных эмбеддингов, позволяя выполнять высокопроизводительный поиск сходства (k-NN) непосредственно внутри базы данных. Поддерживаются различные метрики расстояния, такие как косинусное, евклидово и Манхэттенское. Хранение векторов вместе с метаданными и графовыми связями позволяет агентам выполнять «контекстно-зависимый» поиск, извлекая не только наиболее похожий документ, но и связанные сущности и исторические данные временных рядов в одном запросе.
SurrealQL — это мощный язык в стиле SQL, разработанный для современных структур данных. Он поддерживает расширенные функции, такие как вложенные подзапросы, обход графов (например, '->follows->user') и встроенные функции для манипуляции данными. В отличие от стандартного SQL, он оптимизирован для нереляционных данных, позволяя запрашивать глубоко вложенные JSON-документы и графовые ребра без сложных объединений или внешней обработки, что критически важно для принятия решений ИИ-агентами в реальном времени.
SurrealDB поддерживает «живые» запросы, позволяющие клиентам подписываться на изменения данных в реальном времени через WebSockets. При создании, обновлении или удалении записи база данных отправляет уведомление клиенту. Это необходимо для ИИ-агентов, которым нужно мгновенно реагировать на изменения состояния среды, обеспечивая событийно-ориентированную архитектуру без необходимости опроса или использования внешних брокеров сообщений, таких как Kafka.
База данных может работать в распределенном высокодоступном кластере, на одноузловом сервере или даже быть встроена непосредственно в приложение (в памяти или на диске). Эта гибкость делает её подходящей для всего: от ИИ-агентов на периферийных устройствах до крупномасштабных облачных приложений. Она предоставляет единый API для всех режимов развертывания, позволяя разработчикам прототипировать локально и масштабироваться до продакшена без изменения кодовой базы.
Разработчики используют SurrealDB для хранения как необработанных документов, так и их векторных эмбеддингов. Когда агент запрашивает информацию, он выполняет один запрос, который извлекает релевантный документ по вектору и связанные с ним графовые метаданные, предоставляя LLM более богатый и структурированный контекст, чем стандартная векторная база данных.
ИИ-агенты используют SurrealDB для хранения долгосрочной эпизодической памяти. Используя графовые ребра для связывания прошлых взаимодействий, предпочтений пользователей и логов временных рядов, агент может анализировать свою историю, чтобы предоставлять персонализированные ответы, основанные на сложных многомерных связях, а не на простом поиске по ключевым словам.
Компании создают динамические графы знаний, где сущности и связи обновляются в реальном времени. SurrealDB позволяет запрашивать эти сущности как документы, сохраняя целостность графа, что позволяет агентам мгновенно ориентироваться в сложных организационных или технических иерархиях.
Нуждаются в надежном бэкенде для управления RAG-конвейерами и памятью агентов. Им требуется высокопроизводительный векторный поиск в сочетании со структурированными данными для предоставления LLM точной и контекстно-богатой информации.
Стремятся упростить свой стек технологий, заменив несколько специализированных баз данных (например, Postgres, Pinecone, Neo4j) единым решением, которое эффективно обрабатывает все типы данных.
Требуют легкую встраиваемую базу данных, которая может работать локально на устройствах, сохраняя при этом мощь полнофункциональной мультимодельной БД для автономной обработки ИИ.
Open source (лицензия Apache 2.0). SurrealDB Cloud предлагает бесплатный уровень, а также планы Pro и Enterprise для масштабирования и поддержки корпоративного уровня.