向量数据库的应用与发展趋势 - 邹鹏，腾讯云

1 .向量数据库应⽤与 发展趋势 演讲者：邹鹏 腾讯云向量数据库产品负责⼈ 

2 .⼤模型时代：应⽤的构建发⽣了范式升级 Chat with App Talk to Data 模型即应⽤ 需求即功能 语⾔即代码 

3 .向量数据库：⾮结构化数据枢纽 非结构化数据 AI应用 向量数据库 结构化数据 传统应用 

4 .RAG⽅案：数据综合治理⼯程 

5 .向量数据库技术发展趋势展望 

6 .发展趋势1: 解决数据孤岛，打通模型和数据的桥梁 应⽤系统 存储系统 数据库系统 超级异构 的 数据连接⼯程 

7 .发展趋势2: ⾏业数据理解，抽取，结构化转换 

8 .发展趋势3: embedding everything 通⽤⽂件 ⼯程⽂件 Fine-tuning 

9 .发展趋势4: 向量索引召回率提升&成本优化 多租户⽅案 智能索引 成本优化 用户A 用户B 用户C HNSW不是银弹 量化 + 降冷 

10 .腾讯云向量数据库进展&规划汇报 

11 .腾讯云向量数据库：源⾃集团⼤规模业务多年打磨 Tencent Cloud VectorDB是腾讯自研的分布式向量数据库，源自腾讯集团积 OLAMA向量引擎日检索量（亿次/ 累多年的分布式向量检索引擎OLAMA，提供高吞吐、低延迟、低成本、高可用、 天） 弹性扩展的全托管向量检索数据库服务。 2000 1500 千亿请求 /天 1000 OLAMA向量引擎经过腾讯海量业务在推荐、搜索、AI相关场景的大规模系统 验证，日处理向量检索1600亿次。 500 0 丰富的检索 2019/9/1 2019/12/1 2020/3/1 2020/6/1 2020/9/1 2020/12/1 2021/3/1 2021/6/1 2021/9/1 2021/12/1 2022/3/1 2022/6/1 2022/9/1 2022/12/1 2023/3/1 多种向量索引支持，多种检索方式支持，满足AI、推荐等场景的检索需求。 ⾼性能/⼤容量 分布式架构，支持百万级QPS，十亿级单索引向量规模。 ⼀站式检索能⼒ 集成分割、Embedding、向量检索算法，降低企业接入成本，提升接入效率。 

12 .⽀持千亿级超⼤规模的企业级向量数据库 15000 13843 500万 QPS 10000 QPS对比 5000 3381 3346 1594 0 千亿 毫秒级响应延迟 128纬度 768纬度 腾讯云向量数据库 行业平均 单QPS成本（元/月） 4 3 99.99% 可用性 2 1.23 0.77 0.19 0 信通院性能和规模测试 首家通过 128纬度 768纬度 信通院标准测试 腾讯云向量数据库 行业平均 

13 .腾讯云向量数据库：⼀站式智能化AI数据库平台 全域数据接入 5倍Embedding加速 90+%召回率 可视化调优 透明数据治理 

14 .当前业务进展 

15 .THANKS 谢谢观看