核心用法
seekdb是专为AI Agent设计的数据库CLI工具，通过seekdb-cli命令行接口实现数据库操作与文档查询两大能力。
部署模式：支持嵌入式模式（Python库，无服务器）和服务器模式（RPM/DEB/Docker/Homebrew等），覆盖Linux、macOS及Windows多平台。
核心功能模块：
- SQL数据库操作：
seekdb sql执行查询（默认只读，需--write开启写入），seekdb schema tables/describe获取表结构，seekdb table profile生成数据统计摘要，seekdb relations infer自动推断表间JOIN关系 - 向量检索：
seekdb collection管理向量集合，支持384/768维向量，cosine/l2/ip距离计算；seekdb query提供混合搜索（语义+全文）、纯语义搜索、纯全文搜索三种模式，支持RRF排序 - AI模型管理：
seekdb ai model注册/管理大模型（completion/embedding/rerank类型），seekdb ai model endpoint配置API端点，支持SiliconFlow、OpenAI、DeepSeek、阿里云、腾讯云等主流供应商；seekdb ai complete调用数据库内置AI函数执行文本生成
显著优点：
1. AI原生设计：所有输出为结构化JSON，支持seekdb ai-guide自描述，Agent可零配置上手
2. 内置安全防护：无LIMIT查询自动拦截（>100行）、写操作需显式--write、DELETE/UPDATE无WHERE自动阻断、敏感字段自动脱敏、大字段默认截断（200字符可关闭）
3. 智能纠错：SQL错误自动返回相关表结构、列名提示，降低Agent试错成本
4. 多输出格式：JSON（默认）、table、CSV、JSONL自由切换
5. 灵活连接：自动发现DSN（环境变量/.env/配置文件），支持embedded本地文件和远程MySQL协议
潜在局限：
- 嵌入式模式不支持Windows及旧版macOS（需切服务器模式）
- 向量维度固定选项（384/768），无自定义维度
- AI模型管理依赖外部API供应商，需单独配置endpoint和密钥
- 文档查询需配合本地catalog或网络访问官方仓库
适合人群：AI Agent开发者、需要结构化数据库交互的自动化工作流、向量+RAG应用场景、多模型AI基础设施运维
常规风险：
- 远程模式需妥善保管DSN中的密码，建议使用环境变量或配置文件权限控制
--write开启后仍受部分保护，但生产环境建议配合审计日志（~/.seekdb/sql-history.jsonl）监控- AI模型调用产生外部API费用，需关注endpoint配置和用量