腾讯云向量数据库_向量检索方案_大模型训练方案_企业级分布式数据库-云巴巴 -云巴巴

腾讯云向量数据库

腾讯云向量数据库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 AI 领域。

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向量数据库是AGI时代重要的基础设施 icon

LLM推动了AI应用的发展（内容生成、效率工具、聊天伴侣…）

向量数据库是必备的基础设施

向量数据库应用场景覆盖AI全生命周期 icon

源自集团多年沉淀，产品能力领先 icon

源自腾讯集团自研向量检索引擎OLAMA，自2019年上线至今，经过5年打磨，集团内

部已有40+业务线上使用，覆盖搜索、推荐、AI场景，日均处理1600亿次检索请求。

高性能、大规模、低成本:AGI时代向量数据库的必备特性 icon

面向在线业务场景设计，「首家」通过信通院标准测试和性能规模测试，性能、成本行业领先

AI原生分布式架构:功能丰富，安全稳定 icon

安全稳定

• 多AZ部署

• 高可用，故障秒级恢复

• 多副本

多种接入方式

• 多语言SDK

• 可视化客户端工具

• 开源框架集成

索引类型丰富

• 支持FLAT、HNSW、IVF系列向量索引，覆盖十万~亿级数据量级

• 倒排索引

集成AI算子

• 内置Embedding功能

• Reranker精排算法

架构再升级:支持数据分区管理，检索速度更快 icon

数据分区管理
问题：海量数据全表检索性能差，多租户场景难管理
优化方案：
✓ Partition数据分区策略，无需分库分表

✓ 自动定位目标分区，大规模数据检索更高效
自动构建索引
问题：数据写入/更新都会影响向量索引的检索性能，且IVF系列索引需要用户手动干预
优化方案：
✓ 资源隔离，独立Build资源池
✓ 定期后台构建索引，业务完全无感

端到端AI套件:RAG知识检索方案 icon

自动化、低代码、高质量

数据采集平台:快速提取多源数据，自动构建高质量索引 icon

企业数据接入AI的痛点：

➢ 搜不全：知识数据分散存储，包含文件、数据库、网页等多种存储方式，无法实现全面检索，数据利用效率低

➢ 搜不准：原始数据预处理、解析等环节处理不当均会影响搜索效果，工程化细节多，质量难保障

➢ 难管理：异构数据难整合，结构化、非结构化数据难以统一存储形态，智能化数据管理难实现

多源结构化/非结构化数据自动化入库，快速搭建智能知识中台

数据源类型丰富
支持对象存储(COS)陆续支持MySQL、MongoDB、Web网页等格式，帮助用户进行数据管理。

数据导入质量高
支持自定义解析策略(信息补充策略、非结构化数据拼接模板等)、Reranker精排算法等，数据导入质量高，检索效果更好。

数据接入AI更便捷
多源异构数据采集入库后，向量数据库可以作为下游AI应用的统一数据接口，大幅提高数据接入AI的效率。

向量数据库可以作为RAG应用的统一数据接口 icon

可视化管理:数据在线预览，测试、运维更高效 icon

应用场景

腾讯云向量数据库已服务2000+客户

RAG应用需求大，搜索/推荐仍是核心场景 icon

传统业务场景
✓ 向量检索是搜索/推荐场景的标准方案(双塔模型)

AI业务场景
✓ RAG(LLM+向量数据库)是绝大多数企业落地AI应用的通用式部分

✓ 有AI训练需求的企业也会使用向量检索

向量数据库+LLM实现RAG应用 icon

场景诉求

• 借助LLM能力，企业希望构建高效、智能的知识库系统，通过注入私域知识，实现快速检索、语义理解和个性化推荐，提升企业知识管理和应用效率

挑战

• LLM幻觉影响检索效果

• 文档预处理、向量化门槛高

• 业务接入成本高，接入效果差

解决方案

• 通过向量数据库构建外部知识库，提高LLM回答效果
• 借助AI套件简化知识库构建流程，召回率可达90%接入效率提升10倍

推荐/搜索场景融合向量检索进行多路召回 icon

场景诉求

融合向量检索进行多路召回是推荐搜索场景的主流方案，其中向量检索可以实现相似内容推荐，从而提升系统的效果

挑战

在线业务，读写并发量大，要求高吞吐、低延迟

解决方案

分布式向量数据库架构，针对向量检索场景专门优化，性能领先行业平均水平1.5倍以上

LLM借助向量数据库进行搜索增强，缓解模型幻觉 icon

场景诉求

搜索增强可以提升大模型在线推理的效果，该模块需要向量数据库提供数据检索的功能。

挑战
需要解决百亿~干亿级单索引存储规模，上千节点的集群管理，对向量数据库的架构设计、系统稳定性有着较高的要求。

解决方案
提供数据分区策略，解决干亿数据量级下的检索效率问题。

向量应用场景一览表

VectorDB VS Milvus icon

性能和成本对比

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