大模型時代的到來，擁抱大模型成為企業(yè)的剛需。
向量數(shù)據(jù)庫通過把數(shù)據(jù)向量化然后進行存儲和查詢，可以極大地提升效率和降低成本。它能解決大模型預(yù)訓練成本高、沒有“長期記憶”、知識更新不足、提示詞工程復雜等問題，突破大模型在時間和空間上的限制，加速大模型落地行業(yè)場景。
統(tǒng)計顯示，將騰訊云向量數(shù)據(jù)庫用于大模型預(yù)訓練數(shù)據(jù)的分類、去重和清洗相比傳統(tǒng)方式可以實現(xiàn)10倍效率的提升，如果將向量數(shù)據(jù)庫作為外部知識庫用于模型推理，則可以將成本降低2-4個數(shù)量級。
值得關(guān)注的是，騰訊云重新定義了AI Native的開發(fā)范式，提供了接入層、計算層、存儲層的全面AI化解決方案，使用戶在使用向量數(shù)據(jù)庫的全生命周期，都能應(yīng)用到AI能力。
具體而言，在接入層，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫支持自然語言文本的輸入，同時采用“標量+向量”的查詢方式，支持全內(nèi)存索引，最高支持每秒百萬的查詢量（QPS）；在計算層，AI Native開發(fā)范式能實現(xiàn)全量數(shù)據(jù)AI計算，一站式解決企業(yè)在搭建私域知識庫時的文本切分（segment）、向量化（embedding）等難題；在存儲層，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫支持數(shù)據(jù)智能存儲分布，助力企業(yè)存儲成本降低50%。
企業(yè)原先接入一個大模型需要花1個月左右時間，使用騰訊云向量數(shù)據(jù)庫后，3天時間即可完成，極大降低了企業(yè)的接入成本。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-526320.html
據(jù)了解，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫的向量化能力（embedding）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-526320.html
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