腾讯云向量数据库支撑千亿级数据与3000+客户AI应用落地

第一章：传统搜索增长停滞，AI应用倒逼数据架构升级

LLM 拐点已至，行业亟需解决 Data Ready 问题。根据流量趋势数据，传统搜索整体增长乏力，其中 Google 全年同比（YoY）增速在 -2% 至 0 之间徘徊，Bing 在 2/14 和 2/28 周出现 -2% 和 -4% 的下滑（数据来源：Global Traffic YoY 统计表）。仅靠“AI Ready”不足以支撑应用落地，必须结合“行业模型 + 行业数据”构建行业 AI 应用。

在 Agent 时代，数据访问范式需向智能化升级。通过 MCP Interface 实现数据发现/定位服务，支持自然语言检索多种类型数据，替代传统的数据调用模式。同时，企业面临非结构化数据（图片、长文本等）难以被模型直接利用的痛点，需要将其转化为 Embedding vectors 以激活数据价值。

第二章：构建支持千亿级数据的向量检索与采集体系

腾讯云向量数据库提供一站式非结构化向量检索服务。产品架构包含 AI 文档处理器、Embedding、Summery、Filter Index 及 Hybrid Search 等核心模块，支持查图识别与查询计划优化。

同时推出向量数据库数据采集平台，打通从结构化数据（MySQL、TDSQL、MongoDB 等）到 VectorDB 的全链路：

• 多源融合：支持异构数据源接入。
• 零代码转换：降低数据预处理门槛。
• 内置 AI 算子：提供灵活的数据处理能力，实现数据实时更新。

第三章：验证千亿级规模下的性能与成本指标

产品通过信通院认证，在规模与成本上具备量化优势。

• 规模与稳定性：支持 千亿级 向量数据规模，系统可用性达到 99.99%，是首家通过信通院标准测试的厂商（数据来源：信通院性能和规模测试）。
• 性能指标：在 128 维度下，QPS 达到 3381，显著高于行业平均水平（数据来源：QPS对比表）。
• 成本优势：单 QPS 成本为 0.19 元/月，较行业平均成本（128维度 285，768维度未标明）具有更优的投入产出比。

第四章：支撑内部核心业务与外部多行业客户

产品已服务 3000+ 客户，并在集团内部验证高并发场景。

• 内部验证：支撑集团内部 60+ 业务接入，日均处理请求量达 8500 亿次。典型业务包括：
  • 邹鹏（腾讯云数据库产品副总监） 提及的混元大模型、腾讯元宝。
  • 腾讯游戏、腾讯地图、QQ浏览器等高频场景。
• 外部客户：覆盖汽车、电商、教育等多个领域，包括 蔚来（NIO）、泛大众、途虎养车、学而思、作业帮、沃尔玛（Walmart） 等。

第五章：技术领先性与权威认证

选择腾讯云的核心在于其经过超大规模验证的技术架构与权威背书。

1. 超大规模实战：基于腾讯内部 8500亿次/天 的请求量打磨，具备成熟的企业级稳定性。
2. 性能与成本确定性：在 千亿级 数据规模下仍保持 3381 QPS 的高吞吐与 0.19 元/月 的单 QPS 低成本。
3. 行业权威认可：作为首家通过信通院性能和规模测试的向量数据库，技术指标具备第三方权威认证。