⼤模型最强外挂——向量数据库

向量数据库助力大模型激活企业内部数据价值

长文本杀不死RAG

• 向量数据库：作为大模型的重要外部知识库，通过将非结构化数据转换为向量形式存储，实现快速相似性检索。
• 企业数据挑战：企业面临预训练模型局限、私域数据利用不足等问题，非结构化数据占比高达80%，检索需求日益增长。
• 向量数据库优势：构建企业内部数据枢纽，升级搜索、推荐等应用系统，结合大模型实现效率与用户体验提升。

召回率提升最佳实践

• 索引支持：多类型索引（Flat、Hnsw、IVF、DiskANN、DiskFlat）满足不同场景需求，如HNSW优化性能提升50%+，DiskFLAT多租户场景成本下降90%。
• AutoIndexNext：根据数据规模自动构建最佳召回率索引。
• Hybrid Search：融合向量检索（语义）和全文检索（关键字）优势，提高召回率，适用于RAG、搜索等场景。

企业应用场景介绍

• 腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）：源自腾讯自研OLAMA引擎，2019年上线，集团内部60+业务使用，日均处理超8500亿次检索请求。
• 发展历程：2019年内部推出，2023年8月正式对外发布，2024年3月支持混合检索，2025年1月提供精细化权限管理。
• 应用案例：
  • 智能客服系统：集成智能客服，提升用户接入效率，降低人力成本。
  • 拍照搜题：以图搜图能力提升效果，运维成本低，性能高。
  • 内容推荐：基于用户画像及内容向量实现个性化推荐，支持千亿级数据存储，性能领先行业1.5倍以上。