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。
在业界被称为大型模型的"海马体"，向量数据库被专门设计用于存储和查询向量数据。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。
腾讯云定义AI Native向量数据库
大模型时代的到来，拥抱大模型成为企业的刚需。
通过将数据向量化存储，向量数据库可显著提高效率并降低成本。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。
具体而言，在接入层，腾讯云向量数据库支持自然语言文本的输入，同时采用“标量+向量”的查询方式，支持全内存索引，最高支持每秒百万的查询量（QPS）；在计算层，AI Native开发范式能实现全量数据AI计算，一站式解决企业在搭建私域知识库时的文本切分（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%。
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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。
据了解，腾讯云向量数据库的向量化能力（embedding）曾多次获得权威机构认可，2021年曾登顶MS MARCO榜单第一、相关成果已发表于NLP顶会ACL。
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。
腾讯云向量数据库助力数据接入效率提升10倍
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。
腾讯云向量数据库能有效助力产品提升运营效率。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%。
以腾讯视频的应用为例，视频库中的图片、音频、标题文本等内容使用腾讯云向量数据库，月均完成的检索和计算量高达200亿次，有效满足了版权保护、原创识别、相似性检索等场景需求。
大模型加速向量数据库进入飞速发展期，据东北证券预测，到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超过600亿人民币。
向量数据库可以帮助企业更高效、便捷地使用大模型，将数据的价值释放到最大，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。
