日前，腾讯云方面正式发布国内首个AI原生(AI Native)向量数据库“腾讯云向量数据库”(Tencent Cloud VectorDB)。据悉，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”，可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，并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。

对此，腾讯云数据库副总经理罗云表示，“如果你看好AI大模型，就应该看好向量数据库”。并且他还指出，随着大模型的不断发展和普及，AI原生向量数据库将成为企业数据处理的标配。

据了解，腾讯云向量数据库预计将于今年8月上线腾讯云官网，其将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，例如支撑训练阶段海量数据的分类、去重和清洗，给大模型的训练降本增效；通过新数据的带入，帮助大模型提升处理新问题的能力，突破预训练带来的知识时间限制，避免大模型出现幻觉等。

据腾讯云方面介绍，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，相比传统方式可实现10倍效率的提升，如将其作为外部知识库用于模型推理，则可将成本降低2-4个数量级。

值得一提的是，腾讯云还重新定义了AI原生的开发范式，提供了接入层、计算层、存储层的全面AI化解决方案，腾讯云向量数据库也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，使得用户在使用向量数据库的全生命周期都能应用到AI能力。

其中在接入层，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；在计算层，AI原生开发范式能实现全量数据AI计算，一站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，让企业存储成本降低50%。

据官方公布的相关数据显示，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，并可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，同时还具备百万级每秒查询(QPS)的峰值能力。据悉，使用腾讯云向量数据库后，企业接入大模型需要花费的时间能从一个月降低至三天左右。

目前，腾讯云向量数据库已经历腾讯内部业务的长期锤炼，覆盖了腾讯视频、QQ浏览器、QQ音乐等上百个业务场景，每日调用量超千亿次，并且该数据库能有效助力产品提升运营效率。据官方公布的相关数据显示，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%。

而关于腾讯云向量数据库的商业化，罗云表示，目前该数据库可以单独对外提供，未来也不排除将其和其它相关产品打包售卖的可能性。

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