腾讯云发布 AI 原生向量数据库：已支撑腾讯视频、QQ 浏览器等业务，提供 10 亿级向量检索能力

7 月 4 日，腾讯云正式发布 AI 原生（AI Native）向量数据库 Tencent Cloud VectorDB。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，业界称之为大模型的“海马体”。据介绍，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。

腾讯云定义 AI Native 向量数据库

大模型时代的到来，拥抱大模型成为企业的刚需。

向量数据库通过把数据向量化然后进行存储和查询，可以极大地提升效率和降低成本。它能解决大模型预训练成本高、没有“长期记忆”、知识更新不足、提示词工程复杂等问题，突破大模型在时间和空间上的限制，加速大模型落地行业场景。

统计显示，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。

值得关注的是，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。

具体而言，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。

据了解，腾讯云向量数据库的向量化能力（embedding）曾多次获得权威机构认可，2021 年曾登顶 MS MARCO 榜单第一、相关成果已发表于 NLP 顶会 ACL。

腾讯云数据库副总经理罗云表示，AI Native（AI 原生）时代已经到来，“向量数据库+大模型+数据”，三者将产生“飞轮效应”，共同助力企业步入 AI Native（AI 原生）时代。

腾讯云向量数据库助力数据接入效率提升 10 倍

腾讯云向量数据库基于腾讯集团每日处理千亿次检索的向量引擎（OLAMA），经过腾讯内部海量场景的实践，数据接入 AI 的效率也比传统方案提升 10 倍，运行稳定性高达 99.99%，目前已经应用在了腾讯视频、QQ 浏览器、QQ 音乐等 30 多款国民级产品中。

腾讯云向量数据库能有效助力产品提升运营效率。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%。

以腾讯视频的应用为例，视频库中的图片、音频、标题文本等内容使用腾讯云向量数据库，月均完成的检索和计算量高达 200 亿次，有效满足了版权保护、原创识别、相似性检索等场景需求。

大模型加速向量数据库进入飞速发展期，据东北证券预测，到 2030 年，全球向量数据库市场规模有望达到 500 亿美元，国内向量数据库市场规模有望超过 600 亿人民币。

向量数据库可以帮助企业更高效、便捷地使用大模型，将数据的价值释放到最大，随着大模型的不断发展和普及，AI Native 向量数据库将成为企业数据处理的标配。