腾讯云向量数据库不仅能为大模型提供外部知识库，提高大模型回答的准确性，还可广泛应用于推荐系统、文本图像检索、自然语言处理等 AI 领域。腾讯云向量数据库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。
作为一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，腾讯云向量数据库专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持 10 亿级向量规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。
向量数据库通过把数据向量化然后进行存储和查询，可以极大地提升效率和降低成本。它能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，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。
统计显示，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以实现10倍效率的提升，如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低2-4个数量级。
企业原先接入一个大模型需要花1个月左右时间，使用腾讯云向量数据库后，3天时间即可完成，极大降低了企业的接入成本。
据了解，腾讯云向量数据库的向量化能力（embedding）曾多次获得权威机构认可，2021年曾登顶MS MARCO榜单第一、相关成果已发表于NLP顶会EMNLP。
