大模型时代的到来，拥抱大模型成为企业的刚需。
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。
值得关注的是，腾讯云重新定义了AI Native的开发范式，提供了接入层、计算层、存储层的全面AI化解决方案，使用户在使用向量数据库的全生命周期，都能应用到AI能力。
具体而言，在接入层，腾讯云向量数据库支持自然语言文本的输入，同时采用“标量+向量”的查询方式，支持全内存索引，最高支持每秒百万的查询量（QPS）；在计算层，AI Native开发范式能实现全量数据AI计算，一站式解决企业在搭建私域知识库时的文本切分（segment）、向量化（embedding）等难题；在存储层，腾讯云向量数据库支持数据智能存储分布，助力企业存储成本降低50%。
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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-526320.html
据了解，腾讯云向量数据库的向量化能力（embedding）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-526320.html
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