当硅谷用天价API收割市场时，中国技术圈已悄然完成一场颠覆性创新，国产分布式数据库OceanBase与AI大模型DeepSeek的深度联姻，正以低存储成本以及高效率推理的组合拳，重新定义企业级知识库的标准。

DBA与IT工程师们，这场技术革命将如何改写你们的运维剧本？接下里小编就教你在OceanBase上用DeepSeek搭建企业私有化知识库。

1.前提条件

1.可用的事务型（MySQL）OB集群实例或者共享实例。 2.没有可用的实例，可以开通 OB Cloud 云数据库的免费试用实例。 3.安装 Python 3.9 及以上版本 和相应 pip。 4.安装 Poetry python3 -m pip install poetry

2.申请OB Cloud 云数据库

https://www.oceanbase.com/free-trial

可以免费申请OB Cloud 云数据库哦，后期个人学习后者参加培训都是可以的，注册并登录账号，填写相关信息，开通实例，等待创建完成。

3.获取数据库连接信息

进入实例工作台页面。 单击 连接，选择 获取连接串。 在弹出框中选择 使用公共网络。 获取访问地址，选择 添加当前浏览器IP地址。 填写数据库相关信息，复制连接串。

4.注册硅基流动

作为集合顶尖大模型的一站式云服务平台，SiliconCloud 致力于为开发者提供更快、更全面、体验更丝滑的模型 API，助力开发者和企业聚焦产品创新，无须担心产品大规模推广所带来的高昂算力成本。

https://cloud.siliconflow.cn/

5.安装依赖

5.1 克隆代码仓库

git clone https://gitee.com/oceanbase-devhub/ai-workshop-2024

cd ai-workshop-2024

5.2 安装依赖

poetry install

5.3 设置环境变量

cp .env.example .env

更新 .env 文件中的值，特别是 API_KEY 和数据库连接信息

# 请填写获取到的 API_KEY API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx LLM_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3" LLM_BASE_URL="https://api.siliconflow.cn/v1" HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com BGE_MODEL_PATH=BAAI/bge-m3 OLLAMA_URL= OLLAMA_TOKEN= # OPENAI_EMBEDDING_API_KEY 一项请填写和 API_KEY 一样的值 OPENAI_EMBEDDING_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx OPENAI_EMBEDDING_BASE_URL="https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings" OPENAI_EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3 UI_LANG="zh" # 请根据 OBCloud 实例的连接信息更新下面的变量 DB_HOST="127.0.0.1" DB_PORT="2881" DB_USER="root@test" DB_NAME="test" DB_PASSWORD=""

5.4 连接数据库

您可使用我们准备好的脚本来尝试连接数据库，以确保数据库相关的环境变量设置成功

bash utils/connect_db.sh

如果顺利进入 MySQL 连接当中，则验证了环境变量设置成功

6.准备文档语料

6.1 克隆并处理文档仓库

git clone --single-branch --branch V4.3.3 https://github.com/oceanbase/oceanbase-doc.git doc_repos/oceanbase-doc 如果您访问 Github 仓库速度较慢，可以使用以下命令克隆 Gitee 的镜像版本 git clone --single-branch --branch V4.3.4 https://gitee.com/oceanbase-devhub/oceanbase-doc.git doc_repos/oceanbase-doc

6.2 文档格式标准化

将标题转换为标准 Markdown 格式 poetry run python convert_headings.py \   doc_repos/oceanbase-doc/zh-CN \

6.3 文档转换为向量

生成文档向量和元数据 poetry run python embed_docs.py  --doc_base doc_repos/oceanbase-doc/zh-CN/640.ob-vector-search

7.启动 UI 聊天界面

执行以下命令启动聊天界面：

poetry run streamlit run --server.runOnSave false chat_ui.py

访问终端中显示的 URL 来打开聊天机器人应用界面

You can now view your Streamlit app in your browser.   Local URL: http://localhost:8501   Network URL: http://172.xxx.xxx.xxx:8501 这是您可以从浏览器访问的 URL

8.应用展示

总结

当OceanBase的遇见DeepSeek的智能推理，企业知识库正从被动存储进化为自进化数字大脑，
在这场数据库+AI的化学反应中，OceanBase与DeepSeek的组合不仅解决了成本与安全的二元对立，更开创了存储即智能的新范式。

对于每一位DBA和IT架构师而言，这既是优化技术栈的黄金机遇，更是重新定义自身价值的战略窗口。