7月4日，腾讯云正式发布AI 原生(AI Native)向量数据库Tencent Cloud VectorDB。据悉，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AI原生(AI Native)的向量数据库。
“如果你看好AI大模型，就应该看好向量数据库”，腾讯云数据库副总经理罗云表示，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。
向量数据库通过把数据向量化然后进行存储和查询，能极大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。简而言之，如果大模型是一个智能的处理器，那向量数据库就是配合这台处理器的”外置缓存”。
腾讯云向量数据库最高支持业界领先的10亿级向量检索规模，并将延迟控制在毫秒级。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。
针对大模型场景，腾讯云向量数据库在接入层、计算层、存储层实现了全面AI化：在接入层，智能化支持自然语言文本的直接检索;在计算层，通过AI算子替代企业寻找/调优AI算法，将接入工期从一个月缩短到3天;在存储层，融合智能压缩算法，把向量存储成本降低50%。
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。
腾讯云向量数据库经历了腾讯内部业务的长期锤炼：覆盖腾讯视频、QQ浏览器、QQ音乐等上百个业务场景，每日调用量超千亿次;支撑QQ音乐人均听歌时长提升3.2%，QQ浏览器成本降低37.9%，腾讯视频有效曝光人均时长提升1.74%;向量化能力(embedding)多次获得权威机构认可，曾登顶MS MARCO榜单第一。
展望未来，“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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