1.数据存储层：将数据以向量形式存储，每个向量代表一个数据对象，通常会采用专门的数据格式和存储方式来优化向量的存储效率和访问速度。2.向量索引层：为加速查询，使用向量索引来存储向量数据，常见索引结构有树形结构（如KD树、R树）、哈希结构（如LSH）以及图结构（如HNSW）。3.相似度计算层：提供多种距离度量方法，如欧氏距离、余
百度向量数据库 VectorDB 是一款纯自研高性能、高性价比、生态丰富且即开即用的向量数据库服务。支持多种索引类型和相似度算法,百亿级向量规模,毫秒级查询延迟。百度向量数据库不仅能配合大模型打造专业知识库,还可以应用于图片搜索,音乐推荐,文本分类等领域。
百度智能云 VectorDB 控制台提供了实例的 CPU、内存、QPS、时延等关键性能指标监控,可以在测试过程中观察上述指标的状态,具体观察方法,请参见 查看监控数据。 测试方法 百度智能云 VectorDB 采用自研的性能测试工具 ann-benchmark 进行测试比对,该工具不依赖外部组件,并提供了官方的标准数据集和自制的数据集。本文详细...
今年七月,腾讯云发布了国内首个AI原生的向量数据库Tencent Cloud VectorDB,并首次云提出,向量数据库不仅应该支持自然语言查询,更应将AI算法深度融合至计算层、存储层和数据库引擎中,从而提升AI原生应用的开发效率。 对于Tencent Cloud VectorDB,其先进性体现在两个方面。首先,它引入了一种创新的人工智能应用构建途径。
VectorDB提供了高性能的向量索引服务,支持多种向量相似度计算方式和索引策略,包括精确查找、L2距离、余弦相似度、汉明距离、Jaccard相似度和Edit距离等。VectorDB还提供了多种检索方式和可视化工具,方便用户进行数据检索和数据分析。 除此之外,VectorDB还支持数据的持久化和备份,以及自动化扩展和负载均衡等...
百度全自研的分布式向量数据库产品VectorDB亮相Create 2025百度AI开发者大会展区。作为一款纯自研可支持百亿向量的数据库服务,VectorDB基于自研的向量数据库内核系统构建,为各行各业
为此,腾讯云提出了一种全新的向量数据存储和检索方案——VectorDB,该方案基于深度学习领域的实际需求,旨在为深度学习从业者提供高效、精准的向量数据存储和检索解决方案。 概念 腾讯云VectorDB是一种基于向量相似度检索技术的云原生多模态检索引擎,主要用于大规模多媒体数据的实时相似度检索。VectorDB采用深度...
5.火山引擎向量数据库VikingDB技术全景 随着大语言模型的浪潮兴起，向量数据库的商业价值也慢慢凸显出来。
在这一评估中，百度智能云的向量数据库 VectorDB 在核心性能、功能全面性、大模型支持、战略与生态合作、工程化落地五个关键领域保持领先，综合排名并列 TOP 1。IDC报告强调，在生成式AI的开发过程中，41%的高管认为构建RAG架构至关重要，而81%的IT领导者认为，利用业务数据的GenAI模型将为企业带来竞争优势。IDC报告...
柏睿数据Rapids VectorDB与大模型结合,有助于加速企业级大模型的构建,有效拓展大模型的时空边界,助力企业实现文本图像检索、推荐系统、自然语言处理等场景应用,提供更加专业、实时且智慧的服务。 基于Rapids VectorDB与大模型实现知识问答应用 Rapids VectorDB使大模型拥有“长期记忆”。通过更新数据库中的向量信息,能够保...