腾讯云向量数据库：应用、新架构演进与未来

生态新架构发展

向量数据库——AGI时代的数据枢纽

大模型作为能被智能化调度的算力，其背后需要智能化的数据平台支撑。在智能时代，向量数据库成为数据的中枢，而AGI时代的数据中枢则需要兼具企业级能力和智能化。

腾讯云向量数据库——企业级能力云原生全托管

核心特性

• 高可用性：确保系统稳定运行。
• 弹性伸缩：支持业务动态扩展。
• 多层安全防护：保障数据安全。

智能化能力

• AI套件端到端解决方案：简化数据接入AI的流程。
• 数据接入AI更便捷：提高数据处理效率。
• 数据处理质量高：端到端召回率达90%以上。
• 索引多样性选择：支持多种索引类型。
• 自研解析算法：准确识别文件内容，保留语义信息。
• 多源异构数据采集：作为统一数据接口，提升AI应用效率。

分布式架构

• 多分片：实现并行处理和负载均衡。
• 多索引灵活配置：满足不同业务需求。

解决业界问题

• 写入负载高：通过存算分离架构优化。
• 数据规模大：支持分段存储和动态扩缩容。
• HNSW索引空洞：提升搜索精度。

发展与未来——AGI时代助力客户成功

久经考验

• 源自腾讯自研向量检索引擎OLAMA：自2019年上线，集团内部60+业务使用，日均处理8500亿次检索请求。
• 持续打磨：性能和成本业界领先，测试召回率达99%。

生态演进

• 应用丰富：优化向量数据检索性能，加速模型训练，提升传统业务搜索和推荐效果，赋能多轮对话记录。

愿景

• 做好企业的AI数字化助手：与行业共同成长。