VectorDB

腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持 10 亿级向量规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。腾讯云向量数据库不仅能为大模型提供外部知识库，提高大模型回答的准确性，还可广泛应用于推荐系统、自然语言处理等 。

产品特性

1. 高性能

• 单索引支持千亿级向量数据规模。
• 支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。
• 架构支持水平扩展，单实例可满足 AI 场景下的向量存储与检索需求。

1. 高可用

• 提供多副本高可用特性，多可用区和三节点架构可用性可达 99.99%。
• 能够在面临节点故障和负载变化时仍保持正常运行。

1. 低成本

• 全流程平台托管，无需进行安装、部署和运维操作。
• 有效减少机器成本、运维成本和人力成本。

1. 简单易用

• 支持通过 HTTP API 或 SDK 接口操作数据库，开发效率高。
• 提供可视化操作界面，用户可以在线执行数据插入、精确查询、相似度查询等操作。

1. 稳定可靠

• 源自腾讯集团自研的向量检索引擎 OLAMA，近 40 个业务线上稳定运行，日均处理搜索请求高达千亿次。

1. 功能全面

• 支持动态数据管理、近实时搜索、全面的相似度指标（如欧氏距离、内积、余弦相似度等）。
• 提供 Embedding 功能，自动将原始文本转换为向量数据。
• 支持一站式文档检索，自动进行文本切分、向量化和索引构建。

应用场景

腾讯云向量数据库广泛应用于以下场景：

• 大语言模型（LLM）集成：与 DeepSeek、混元和百川等模型结合，搭建 RAG 知识问答系统。
• 知识库检索：通过 AI 套件对知识库文件进行上传、拆分和向量化，存储于数据库中，实现高效检索。
• 多维数据分析：支持存储和检索大规模向量数据，适用于机器学习、图像识别等领域。

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