(资料图片仅供参考)

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。

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。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。

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。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%。

（文章来源：读创）