（原標題：騰訊云正式發布向量數據庫，已應用于QQ瀏覽器、騰訊游戲等業務場景）

“每日調用量超千億次。”

【資料圖】

7月4日，騰訊云正式發布國內首個AI原生（AI Native）的自研向量數據庫（Tencent Cloud Vector DB），預計 8月上線騰訊云官網。

據介紹，該數據庫是騰訊自研、基于內部多年運營積累的分布式向量數據庫，已經過騰訊海量業務場景驗證，日均處理向量檢索千億次，支持標量+向量的混合檢索，具有高性能、大容量等特點，支持全內存索引。主要面向大模型訓練，讓企業原先花一個月時間才能完成的大模型接入，縮短到三天時間。

天眼查App顯示，騰訊科技（深圳）有限公司于近日申請注冊兩枚“TENCENT CLOUD VECTORDB”商標，國際分類為科學儀器、網站服務，當前商標狀態為申請中。

騰訊云數據庫副總經理羅云指出，向量數據庫已經在QQ瀏覽器、騰訊視頻、騰訊游戲、QQ音樂、搜狗輸入法等上百個業務場景應用，每日調用量超千億次。其中，支撐QQ音樂人均聽歌時長提升3.2%，QQ瀏覽器成本降低37.9%，騰訊視頻有效曝光人均時長提升1.74%。

其還自研了分布式向量數據庫核心引擎Olama，原ElasticFaiss。據了解，Olama最早于2019年4月進行孵化，目前可支持十億級別的單行向量數據索引、查詢QPS達到百萬、響應延遲在20毫秒。

向量數據庫源自騰訊集團每日處理千億次檢索的向量引擎（OLAMA），單索引支持10億級向量規模，更適用于AI運算、檢索，數據接入AI的效率也比傳統方案提升10倍。  

針對大模型場景，向量數據庫在接入層、計算層、存儲層實現了全面AI化：在接入層，智能化支持自然語言文本的直接檢索；在計算層，通過AI算子替代企業尋找/調優AI算法，將接入工期從一個月縮短到3天；在存儲層，融合智能壓縮算法，把向量存儲成本降低50%。

此外，騰訊云在6月19日首次公布了其行業大模型研發進展，依托騰訊云TI平臺打造行業大模型精選商店，為客戶提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務，技術底座來自騰訊全棧能力，提供高性能計算集群HCC、高性能網絡、向量數據庫等基礎設施。

4月，騰訊云發布了專為大模型訓練設計的新一代HCC高性能計算集群，采用最新一代的騰訊云星星海自研服務器，具備業界最高的3.2Tbps互聯帶寬，算力性能提升3倍。

一直以來，騰訊在產業互聯網中的定位是做產業的“數字化助手”，騰訊云作為中國云市場的頭部廠商，目前形成了四級加速框架，為產業輸出從底層算力支撐到AI開發平臺、到AI產品解決方案、再到頂層數智化轉型方法的四級全鏈條服務，是實現這一目標的重要動力引擎。

展望未來，“向量數據庫+大模型+數據”將產生“飛輪效應”，共同助力企業步入AI Native（AI原生）時代。騰訊云也將繼續打磨技術能力，提供更堅實的AI基礎設施。

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