数据库关键字一览表

各行各业布局大模型的劲头，牵动着底层IT链条一并发生变化，向量数据库就是其中一环。

36氪获悉，在7月4日举行的腾讯云发布会上，腾讯正式对外发布了向量数据库产品Tencent Cloud VectorDB。腾讯云表示，这一数据库是AI 原生（AI Native）的向量数据库，能广泛应用于大模型的训练、推理和知识库补充等场景。

从应用场景看，过去的向量数据库常和推荐、反欺诈等关系紧密。而如今随着更新模型数据、帮助模型推理等需求的出现，向量数据库正体现出新价值。

在模型训练环节，腾讯云数据库副总经理罗云介绍，向量数据库可以用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗环节。从效果上，罗云表示，向量数据库相比传统的数据准备方式可以实现10倍效率的提升。另在推理环节，如果将腾讯云的向量数据库作为外部知识库使用，则能将成本降低2-4个数量级。

需求在前，不少新兴向量数据库的面孔也随之出现。对比同业，腾讯云强调，自身的向量数据库在腾讯业务内长期打磨，不仅性能稳定，还具备AI Native特点。

具体来说，Tencent Cloud VectorDB提供了接入层、计算层、存储层的AI化解决方案，使用户使用向量数据库的全过程都能应用到AI能力。罗云进一步介绍，Tencent Cloud VectorDB可以在接入层使用自然语言查询，在计算层的算法和存储层的索引上同样叠加AI能力，不仅让交互更自然，计算结果、效率、成本也能一并得到优化。

罗云对36氪等机构表示，不久后向量数据库的比拼会按阶段体现在三个维度上：

首先在第一阶段：厂商需要把产品打磨成一个真正的向量数据库，提供向量存储、检索、扩容等功能。这一能力腾讯早已具备。

在第二阶段：单QPS的成本成为指标。对此罗云表示，腾讯云的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），经腾讯内部腾讯视频、QQ浏览器、QQ音乐等多个业务“检验”，持续为各类业务需求调优性能，具备先发优势。

在第三阶段：数据库使用的便捷性成为关键点。罗云解释，当前客户使用向量数据库的流程较多，而腾讯可以通过AI的方式，整体打包这类能力，提升易用性。

罗云表示，第三阶段，也就是经AI加持的"易用性"能力是腾讯近期打磨的重点。从效果上，企业原先接入一个大模型需要花1个月左右时间，而现在使用叠加了AI能力的腾讯云向量数据库只需要3天。"AI时代，向量数据库也可以受益于AI。"罗云总结。

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