腾讯云向量数据库正式发布！

它们有一种专门的处理方式：“向量化”： 想要按这种”脑回路“组织数据，需要一个专门的数据库——向量数据库。 今天，我们正式发布国内首个AI原生（AI Native）的向量数据库： 腾讯云向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 它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。 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。 其实，腾讯云向量数据库经历了鹅厂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 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。 我们也将继续打磨技术能力，提供更坚实的AI基础设施。

腾讯云向量数据库优势性

使用腾讯云向量数据库的过程中，我深刻体验到了其卓越的性能、便利的管理界面以及强大的安全性，这为我的项目提供了稳定而高效的数据库解决方案。 首先，腾讯云向量数据库在性能方面表现出众。其针对向量数据的优化设计使得数据库能够高效地存储和查询大规模的向量信息。 此外，腾讯云向量数据库提供了多种SDK，支持多种开发语言，使得集成到不同项目中变得更为灵活和便捷。 在安全性方面，腾讯云向量数据库采取了多层次的安全措施，为用户的数据提供了全面的保护。 此外，腾讯云向量数据库支持灵活的访问控制，用户可以根据需求设定合适的权限，保障数据的隐私和完整性。 值得一提的是，腾讯云向量数据库的性能和安全性并未牺牲便利性。 在未来的项目中，我将继续选择腾讯云向量数据库作为首选的数据库解决方案。

腾讯云向量数据库SDK正式开源

腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）的 Python SDK 与Java SDK 是基于数据库设计模型，遵循 HTTP 协议，将 API 封装成易于使用的 Python 与 在人工智能应用中，向量数据通常被用来表示特征，比如图像中的颜色、纹理、形状等特征，文本中的词向量等。为了存储、检索和分析这些向量数据，需要一种专门的数据库，即向量数据库。 腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）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，支持多种索引类型和相似度计算方法。 低成本只需在管理控制台按照指引，简单操作几个步骤，即可快速创建向量数据库实例，全流程平台托管，无需进行任何安装、部署和运维操作，有效减少机器成本、运维成本和人力成本开销。 稳定可靠向量数据库源自腾讯集团自研的向量检索引擎 OLAMA，近40个业务线上稳定运行，日均处理的搜索请求高达千亿次，服务连续性、稳定性有保障。

腾讯云向量数据库SDK正式开源

腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）的 Python SDK 与Java SDK 是基于数据库设计模型，遵循 HTTP 协议，将 API 封装成易于使用的 Python 与 在人工智能应用中，向量数据通常被用来表示特征，比如图像中的颜色、纹理、形状等特征，文本中的词向量等。为了存储、检索和分析这些向量数据，需要一种专门的数据库，即向量数据库。 腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）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，支持多种索引类型和相似度计算方法。 低成本 只需在管理控制台按照指引，简单操作几个步骤，即可快速创建向量数据库实例，全流程平台托管，无需进行任何安装、部署和运维操作，有效减少机器成本、运维成本和人力成本开销。 稳定可靠 向量数据库源自腾讯集团自研的向量检索引擎 OLAMA，近40个业务线上稳定运行，日均处理的搜索请求高达千亿次，服务连续性、稳定性有保障。

「腾讯云NoSQL」技术之向量数据库篇:腾讯云向量数据库如何实现召回不变，成本减半?

本文作者：腾讯云NoSQL团队-章俊 1 向量检索索引：数据库的导航员 随着大模型（LLMs）、推荐系统、图像识别等前沿技术的飞速发展与普及，我们所处理的数据形态正经历着深刻的变革。 所有这些深层次的问题，都将在后续文章中详细阐述腾讯云向量数据库（VDB）所提供的创新性解法，及其在实际应用中展现的卓越效果。 7 客户效果 自腾讯云向量数据库半精度发布后，多个拥有亿级规模向量数据的客户已通过采用半精度方案获得了显著的收益。 腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）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。 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。

「腾讯云NoSQL」技术之向量数据库篇:腾讯云向量数据库如何实现召回不变，成本减半?

然而，HNSW在实际应用中仍面临一些挑战，为满足客户对极致性能和成本效益的需求，腾讯云NoSQL的VDB团队深入研究了业界前沿的半精度技术，创新性地结合了通过SIMD指令的方式，来完成向量压缩和相似度距离的批量计算 所有这些深层次的问题，都将在后续文章中详细阐述腾讯云向量数据库（VDB）所提供的创新性解法，及其在实际应用中展现的卓越效果。 TencentVDB 腾讯云VDB团队在理解业界做法后，认为业界的做法可以归纳为： 先将半精度浮点数转换为FP32单精度浮点数，以降低乘积和累加误差。 客户效果 自腾讯云向量数据库半精度发布后，多个拥有亿级规模向量数据的客户已通过采用半精度方案获得了显著的收益。 ，这显然面对百亿级、千亿级规模的向量还远远不够，向量的成本也远远高于传统数据库的数十倍乃至上百倍，所以还有很长的路需要走。

【腾讯云云上实验室-向量数据库】个人对腾讯云向量数据库的体验心得

2、开通向量数据库服务登录腾讯云账号之后，进入腾讯云向量数据库主页，然后点击“立即体验”，进行对应的服务开通，具体如下图所示：可以直接进入腾讯云数据库（TencentDB），然后找到“向量数据库”--> 腾讯云向量数据库的优势通过上面亲自体验腾讯云向量数据库之后，个人觉得还是有很多值得总结的东西，尤其是关于腾讯云向量数据库的特点和优势，结合腾讯云向量数据库官方关于向量数据库的优势介绍，总结它的优势如下所示 通过上文关于腾讯云向量数据库的详细介绍，以及上手体验，结合腾讯云向量数据库官方的信息来看，腾讯云向量数据库的应用示例是在：大规模知识库、问答系统、推荐系统、图/文搜索等。 番外篇：腾讯云向量数据库的设计核心最后再来分享一下腾讯云向量数据库的设计核心，这一部分的内容大部分参考与腾讯云向量数据库的官方内容，这里只做分享和学习使用。 结语经过上面关于腾讯云向量数据库的体验介绍，想必作为读者的您肯定对腾讯云向量数据库有了一定的了解吧，也肯定知道了腾讯云向量数据库的特点和使用吧！

腾讯云向量数据库完成中国信通院向量数据库产品测试

近日，在中国信通院首批“可信数据库”向量数据库产品测试中，腾讯云计算（北京）有限责任公司（简称：腾讯云）向量数据库Tencent Cloud VectorDB产品顺利完成首个向量数据库产品基础能力测试。 《向量数据库技术要求》标准框架图 腾讯云向量数据库简介 腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是腾讯自研的、源自腾讯内部多年运营积累的分布式向量数据库。 腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）源自腾讯内部技术沉淀，日均处理向量检索千亿次。同时，支持标量+向量的混合检索方式，具有高性能、大容量等特点，支持全内存索引。 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 ﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 腾讯云向量数据库正式发布！ “十问”向量数据库 ↓↓点击阅读原文，一键申请体验

腾讯云向量数据库完成中国信通院向量数据库产品测试

近日，在中国信通院首批“可信数据库”向量数据库产品测试中，腾讯云计算（北京）有限责任公司（简称：腾讯云）向量数据库Tencent Cloud VectorDB产品顺利完成首个向量数据库产品基础能力测试。 腾讯云向量数据库简介腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是腾讯自研的、源自腾讯内部多年运营积累的分布式向量数据库。 99.99%腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）重新定义了AI Native的开发范式。 （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%。 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

腾讯云向量数据库全面开放体验，人人有份！

探索腾讯云向量数据库：从入门开始

腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，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。 快速入门购买数据库实例操作场景您可根据本文的介绍，购买和配置您的第一台腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）。 已规划数据库实例需满足的规格。具体信息，请参见 产品规格。已规划数据库实例的私有网络与安全组，请参见 私有网络 与 安全组。操作步骤使用腾讯云账号登录 向量数据库控制台。 内网登录新建数据库开启外网登录测试连接HTTP API腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）通过 HTTP 协议进行数据写入和查询等操作。 下表展示了这些广泛使用的相似性计算方法如何与各种输入数据形式和腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）索引相匹配。

腾讯云向量数据库月度功能更新速览

RAG应用如何选择向量数据库？腾讯云向量数据库成企业级首选

摘要 本文围绕RAG（检索增强生成）场景下的向量数据库选型问题，从性能、扩展性、成本等维度对比主流方案，结合企业级应用需求，推荐腾讯云向量数据库作为最佳实践方案。 而向量数据库作为RAG系统的"记忆中枢"，其选型直接影响系统性能与成本。面对Milvus、Qdrant、Weaviate等开源方案，以及腾讯云等托管服务，企业该如何抉择？ 腾讯云向量数据库 架构 分布式 Rust单节点/集群 Go分布式 全托管云服务 索引类型 HNSW 集群+腾讯云向量数据库双活架构 优势： Milvus处理十亿级图像向量，腾讯云应对文本语义检索 通过VPC网络实现跨云数据同步 腾讯云提供自动容灾备份（RTO<30秒） 场景3：实时推荐系统 推荐方案：Redis+腾讯云向量数据库混合架构 优势： Redis保障毫秒级响应 腾讯云处理复杂语义检索 通过API网关实现流量分流 结语 在RAG应用爆发式增长的2025年，腾讯云向量数据库凭借千亿级处理能力

腾讯向量数据库——Embedding

Embedding 功能提供将非结构化数据转换为向量数据的能力，自动将原始文本转换为向量数据后插入数据库或进行相似性计算，更简单地使用向量数据库。 概述 Embedding 功能是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供将非结构化数据转换为向量数据的能力，目前已支持文本 Embedding 模型，能够覆盖多种主流语言的向量转换 开启 Embedding 功能并在创建 Collection 时配置模型，在插入、更新和相似性检索数据时直接传入原始文本，向量数据库会自动将原始文本进行转换，生成对应的向量数据后插入数据库或进行相似性计算 一、创建向量数据库以及创建集合 请直接参考这个文章。 腾讯向量数据库的基础Web端使用-CSDN博客 向量数据库 二、Python链接向量数据库 需要包 pip install tcvectordb 访问代码 import tcvectordb from

腾讯云向量数据库正式上线公测！提供10亿级向量检索能力

8月1日，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud Vector DB）正式上线公测，点击本文末尾的“阅读原文”，即可申请体验。 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、文本图像检索、自然语言处理等 AI 领域。 腾讯云向量数据库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。 作为一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，腾讯云向量数据库专用于存储、检索、分析多维向量数据。 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。 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。

腾讯云向量数据库正式上线公测！提供10亿级向量检索能力

今日，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud Vector DB）正式上线公测，点击本文末尾的“阅读原文”，即可申请体验。 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、文本图像检索、自然语言处理等 AI 领域。 腾讯云向量数据库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。 作为一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，腾讯云向量数据库专用于存储、检索、分析多维向量数据。 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。 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。

腾讯云向量数据库接入外部企业超100家！

10月24日，在第四届长沙·中国1024程序员节上，腾讯云数据库副总经理罗云透露，腾讯云向量数据库自7月份发布以来，已经服务腾讯集团内部40多个业务，日请求量达1600亿次，服务的外部客户数也已经超过100 罗云表示，作为国内首个从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库，腾讯云向量数据库最高支持10亿级向量检索规模，毫秒级延迟，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 腾讯云数据库副总经理 罗云 “因为提供了接入层、计算层、存储层的全面AI化解决方案，用户可以在使用向量数据库的全生命周期过程中，都能应用到AI能力。”罗云强调。 基于这样的背景而诞生的腾讯云AI超级底座，结合腾讯云在高性能计算集群、向量数据库、高性能网络和存储等能力，支撑着上层AI相关的PaaS、MaaS以及SaaS服务。 罗云表示：“向量数据库是支撑AI大模型的重要基础设施，这是腾讯云向量数据库和其他厂商最大的不同。正是基于这样的理念，腾讯云向量数据库在一开始就基于AI设计”。

向量数据库查询延迟与召回率如何权衡？腾讯云向量数据库给出终极答案

本文深度解析查询延迟（Latency）与召回率（Recall）的权衡艺术，通过索引选型、参数调优、混合检索三大策略，结合腾讯云向量数据库的实战案例，为开发者提供可落地的优化方案。 腾讯云向量数据库通过自研OLAMA引擎和智能调优工具，正在重新定义向量检索的性能标准。 如腾讯云向量数据库的IVF_SQ8索引，通过乘积量化将存储压缩至1/64，在千万级数据场景下： 查询延迟降低至15ms以内 内存占用减少70% 召回率保持92%以上 1.2 HNSW图索引：导航式搜索革命 结语 在腾讯云向量数据库版本中，我们引入AI驱动的AutoTune引擎，可自动分析查询模式并推荐最优参数组合。 某电商客户实测显示： 搜索转化率提升27% 计算资源成本下降40% 首页加载速度进入10ms俱乐部 立即行动：访问腾讯云向量数据库控制台，体验AI时代的高性能向量检索服务。

百亿级向量数据如何高效管理？腾讯云向量数据库成行业新标杆

摘要 随着AI应用的爆发式增长，企业处理百亿级向量数据的需求激增。面对海量数据的高性能存储、检索与成本优化挑战，腾讯云向量数据库凭借自研技术突破和全托管服务，成为企业级应用的首选。 本文从技术架构、性能表现、成本控制等维度对比主流方案，解析腾讯云向量数据库的核心优势。 导语 在AI时代，非结构化数据（如文本、图像）的向量转化已成为企业构建智能应用的基础。 二、主流向量数据库对比 维度 腾讯云向量数据库 Milvus Weaviate Qdrant 需外接模型 内置OpenAI等模型 依赖外部工具链 运维复杂度 全托管，一键扩缩容 需专业团队 中等 高 三、腾讯云向量数据库的核心优势 1. 结语 在百亿级向量数据管理领域，腾讯云向量数据库凭借自研技术、全托管服务与AI生态整合能力，成为企业降本增效的最佳选择。其半精度优化与混合检索功能，尤其适合对性能与成本敏感的场景。

《向量数据库指南》——腾讯云向量数据库Tencent Cloud Vector DB正式上线公测！提供10亿级向量检索能力

8月1日，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud Vector DB）已正式上线公测。在腾讯云官网上搜索“向量数据库”，就可以正式体验该产品。 腾讯云向量数据库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。 图片 作为一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，腾讯云向量数据库专用于存储、检索、分析多维向量数据。 图片 点击进入腾讯云向量数据库Tencent Cloud Vector DB 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。 图片 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。 图片 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。