7月4日，騰訊云正式發(fā)布AI 原生（AI Native）向量數(shù)據(jù)庫(kù)Tencent Cloud VectorDB。該數(shù)據(jù)庫(kù)能夠被廣泛應(yīng)用于大模型的訓(xùn)練、推理和知識(shí)庫(kù)補(bǔ)充等場(chǎng)景，是國(guó)內(nèi)首個(gè)從接入層、計(jì)算層、到存儲(chǔ)層提供全生命周期AI化的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)門(mén)用于存儲(chǔ)和查詢(xún)向量數(shù)據(jù)，業(yè)界稱(chēng)之為大模型的“海馬體”。據(jù)介紹，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)最高支持10億級(jí)向量檢索規(guī)模，延遲控制在毫秒級(jí)，相比傳統(tǒng)單機(jī)插件式數(shù)據(jù)庫(kù)檢索規(guī)模提升10倍，同時(shí)具備百萬(wàn)級(jí)每秒查詢(xún)（QPS）的峰值能力。

大模型時(shí)代的到來(lái)，擁抱大模型成為企業(yè)的剛需。向量數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)把數(shù)據(jù)向量化然后進(jìn)行存儲(chǔ)和查詢(xún)，可以極大地提升效率和降低成本。它能解決大模型預(yù)訓(xùn)練成本高、沒(méi)有“長(zhǎng)期記憶”、知識(shí)更新不足、提示詞工程復(fù)雜等問(wèn)題，突破大模型在時(shí)間和空間上的限制，加速大模型落地行業(yè)場(chǎng)景。

統(tǒng)計(jì)顯示，將騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)用于大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分類(lèi)、去重和清洗相比傳統(tǒng)方式可以實(shí)現(xiàn)10倍效率的提升，如果將向量數(shù)據(jù)庫(kù)作為外部知識(shí)庫(kù)用于模型推理，則可以將成本降低2-4個(gè)數(shù)量級(jí)。

值得關(guān)注的是，騰訊云重新定義了AI Native的開(kāi)發(fā)范式，提供了接入層、計(jì)算層、存儲(chǔ)層的全面AI化解決方案，使用戶(hù)在使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)的全生命周期，都能應(yīng)用到AI能力。企業(yè)原先接入一個(gè)大模型需要花1個(gè)月左右時(shí)間，使用騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)后，3天時(shí)間即可完成，極大降低了企業(yè)的接入成本。

騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)副總經(jīng)理羅云表示，AI Native（AI原生）時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，“向量數(shù)據(jù)庫(kù)+大模型+數(shù)據(jù)”，三者將產(chǎn)生“飛輪效應(yīng)”，共同助力企業(yè)步入AI Native（AI原生）時(shí)代。

騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)基于騰訊集團(tuán)每日處理千億次檢索的向量引擎（OLAMA），經(jīng)過(guò)騰訊內(nèi)部海量場(chǎng)景的實(shí)踐，數(shù)據(jù)接入AI的效率也比傳統(tǒng)方案提升10倍，運(yùn)行穩(wěn)定性高達(dá)99.99%，目前已經(jīng)應(yīng)用在了騰訊視頻、QQ瀏覽器、QQ音樂(lè)等30多款國(guó)民級(jí)產(chǎn)品中。數(shù)據(jù)顯示，使用騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)后，QQ音樂(lè)人均聽(tīng)歌時(shí)長(zhǎng)提升3.2%、騰訊視頻有效曝光人均時(shí)長(zhǎng)提升1.74%、QQ瀏覽器成本降低37.9%。