腾讯云向量数据库：企业级智能数据中枢架构与应用解析

报告来源：2024腾讯全球数字生态大会

主讲人：王行健

一、 产品定位与核心亮点

腾讯云向量数据库是一款云原生、全托管的企业级分布式数据库，定位为AGI（通用人工智能）时代的数据枢纽。其核心技术属性在于打通了非结构化数据与大语言模型（LLM Agent）之间的检索链路，通过自然语言交互实现数据的智能化调度。

商业差异化卖点在于其“存算分离”的新架构与端到端的AI套件。产品剥离了传统数据库重度依赖人工搭建预处理链路的负担，以500万 QPS的行业领先性能、千亿级向量规模的支持以及开箱即用的智能化接口，大幅降低企业接入AI的成本与门槛，提供性能和成本全面领先的底层算力支撑。

二、 产品应用场景

腾讯云向量数据库主要面向需要处理大规模非结构化数据、构建AI应用或优化传统检索引擎的开发者与企业，解决在数据处理、语义理解及模型训练中的效率与精度痛点。

• 智能客服/对话机器人：适用于需要外挂知识库及多轮对话记录的场景。解决大模型缺乏特定领域知识及上下文遗忘的痛点，使对话“更懂用户、更人性化”。
• 传统搜索与推荐引擎：适用于电商、内容平台等。解决传统基于关键词匹配导致的语义理解偏差，利用向量相似度计算赋能传统业务，使搜索、推荐效果更佳。
• AI模型训练与优化：适用于自动驾驶、计算机视觉等领域的神经网络微调（Fine-tune）。针对长尾场景（Corner Case），通过高效的向量数据检索性能，加速相似案例的挖掘与模型训练过程。

三、 应用框架和功能介绍

1. 功能框架

产品采用分层解耦的云原生架构：

• API Layer（接口层）：支持 Restful API，提供 Web Console (DMC)、Client Tool，兼容主流 SDK (Python/Java/Go...) 并无缝集成 Langchain。
• Compute Layer（计算层）：
  • 标量计算：Upsert, Delete, Update, Query
  • 向量计算：Search, KNN, Range, Filter
  • AI计算：Embedding, Split, Index Training
• Storage Layer（存储层）：
  • 底层存储基于 RocksDB 并采用 Raft 协议保障一致性。
  • 支持对象存储接入（PDF, Word, Text等格式）。

2. 硬核指标

• 性能吞吐：最高支持 500万 QPS，支持千亿级向量规模。
• 响应延迟：达到毫秒级响应延迟。
• 召回率：多文档检索场景下，端到端可达 90+% 召回率；在 ann-benchmark 测试中（数据集 sift-128-Euclidean/chinese-768-angular，100万行数据），召回率达到 99%。
• 索引与RAG指标：支持 HNSW、IVF、BI-IVF-HNSW、Reverse Index 多种索引。经过多路召回+Rerank优化后，RAG（检索增强生成）效果从Demo阶段的35%提升至 >90% 的生产标准。

3. 产品优势（全量提取）

• 存算分离新架构：设立独立资源池实现资源隔离与高效计算；采用数据分段管理（Segmented Storage）实现动态扩缩容；结合 Raft learner 与异步日志写入机制，提供强一致性保证。
• 解决行业痛点：通过多副本、多分片及存算分离，彻底解决了业界常见的“写入负载高影响读请求”、“数据规模大导致重建索引时间长”以及“HNSW 索引空洞导致搜索精度下降”三大难题。
• AI套件端到端一站式处理：
  • 数据接入便捷：支持对象存储与本地文件，统一作为下游AI应用的数据接口。
  • 预处理能力强：自研解析算法准确识别 PDF、Markdown、Word、Excel、PPT 文本与格式。
  • 高质量切分引擎：支持按段落级别拆分（Chunk），并具备“信息补充”功能以保留更多语义信息。
  • 集成 Embedding：原生支持中文、英文及多语言向量化。
  • 多路召回与精排：支持 Dense Vector, Dense + Sparse Vector, Dense + Token vector，内置 RFF、Weight、Bge-Reranker 等重排与增强技术。
• 企业级基座能力：具备高可用性、数据冗余设计（Multi-raft）、弹性伸缩、多层安全防护及可视化管理能力。

4. 荣誉背书

• 技术渊源：源自腾讯集团自研向量检索引擎 OLAMA，自 2019 年上线至今已历经 5 年持续打磨。
• 行业资质：首家获得权威机构标准认证的向量数据库产品。

四、 典型案例

1. 腾讯集团内部业务（包含：腾讯会议、腾讯文档、腾讯安灯、腾讯游戏、腾讯地图、QQ浏览器）

• 背景：腾讯集团内部海量业务线需要处理庞大的非结构化数据，用于搜索、推荐及AI智能化场景，对底层检索引擎的并发处理能力和稳定性要求极高。
• 解决方案：全面接入基于 OLAMA 引擎打磨的腾讯云向量数据库，利用其千亿级规模支撑能力、分布式高可用架构以及毫秒级响应特性，作为底层统一的数据枢纽。
• 成效：成功覆盖集团内部 60+ 业务线（含腾讯会议、腾讯文档、腾讯安灯、腾讯游戏、腾讯地图、QQ浏览器），日均处理高达 8500亿次 检索请求。

2. 外部企业客户集群

• 背景：各行业企业在迈向AGI时代时，面临构建AI数字化助手的技术壁垒，急需高性价比、易接入的向量存储与检索基座。
• 解决方案：采用腾讯云向量数据库的全托管服务与端到端AI套件，利用其丰富的API生态（如Langchain集成）快速构建RAG架构、知识库及多轮对话应用。
• 成效：已成功助力外部 2000+ 客户 接入并实现业务落地。