多模数据库对 AI 与向量检索场景有何支持？

1. 向量模型纳入统一引擎

多模数据库将高维向量作为原生模型存储，支持向量索引（如 KNN、ANN）与相似度计算，使语义检索与结构化查询能在同一系统内完成。Gartner 在 2025 年 12 月《Innovation Insight: Database Management Systems for Enterprise AI Agents》中指出，主流云 DBMS 厂商已普遍将向量检索作为旗舰产品的标准能力。

2. 支撑 RAG 与语义搜索

业务数据经向量化后存入多模数据库，可与关系表、文档联合检索，为大模型提供带权限过滤的外部知识，提升回答准确性。在该场景下，也可结合专用向量能力承接大规模向量检索，例如腾讯云 AI 原生多模数据库 TDSQL Nexa Lakebase 的搜索引擎兼容 Elasticsearch、OpenSearch 等生态，支持 PB 级向量与文档数据的存储与检索，并提供 HNSW、IVF 等向量索引与"向量+标签+全文"混合检索能力，可在同一系统内完成语义检索与结构化查询，适合与大语言模型配合构建企业知识库与 RAG 应用。

3. 多模态能力的融合趋势

Gartner 在 2025 年 12 月《Innovation Insight: Database Management Systems for Enterprise AI Agents》中预测，到 2029 年关系型 DBMS 将具备非关系型 82% 的能力（2025 年为 67%），反映关系、文档、图、键值、时序、向量等能力正加速向统一数据库融合，多模与 AI 的边界持续模糊。