腾讯云正式发布向量数据库 提供10亿级向量检索能力

7月5日消息，腾讯云日前正式发布面向大模型训练的向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）。

据了解，该数据库能够被广泛应用于大模型的训练、推理和知识库补充等场景，是国内首个从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。

向量数据库专门用于存储和查询向量数据。腾讯云向量数据库最高支持10亿级向量检索规模，延迟控制在毫秒级，相比传统单机插件式数据库检索规模提升10倍，同时具备百万级每秒查询（QPS）的峰值能力。

（图源：腾讯云官微，下同）

据统计，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式可以实现10倍效率的提升，如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低2-4个数量级。

腾讯云重新定义了AI Native的开发范式，提供了接入层、计算层、存储层的全面AI化解决方案，使用户在使用向量数据库的全生命周期，都能应用到AI能力。

在接入层，腾讯云向量数据库支持自然语言文本的输入，同时采用“标量+向量”的查询方式，支持全内存索引，最高支持每秒百万的查询量（QPS）；在计算层，AI Native开发范式能实现全量数据AI计算，一站式解决企业在搭建私域知识库时的文本切分（segment）、向量化（embedding）等难题；在存储层，腾讯云向量数据库支持数据智能存储分布，助力企业存储成本降低50%。

企业原先接入一个大模型需要花1个月左右时间，使用腾讯云向量数据库后，3天时间即可完成，极大降低了企业的接入成本。

腾讯云数据库副总经理罗云指出，向量数据库已经在QQ浏览器、腾讯视频、腾讯游戏、QQ音乐、搜狗输入法等30+业务场景中应用，并自研了分布式向量数据库核心引擎Olama，原名ElasticFaiss。

数据显示，使用腾讯云向量数据库后，QQ音乐人均听歌时长提升3.2%、腾讯视频有效曝光人均时长提升1.74%、QQ浏览器成本降低37.9%。

罗云表示，未来，“向量数据库+大模型+数据”将产生“飞轮效应”，共同助力企业步入AI Native（AI原生）时代。

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