【简介】 本文是一篇关于腾讯云向量数据库技术峰会的讨论，作者在峰会中与老朋友交流，对向量数据库的应用前景和趋势进行了深入探讨。
【核心内容】
- 向量数据库在处理大模型应用中的重要性
- 以前对向量数据库的疑惑已逐渐消失，因为向量数据库会成为智能化AI的数据中枢
- 向量数据库天生适合作为大模型应用的索引层
- 向量数据库能够理解非结构化数据，处理音频、视频、图片等非结构化数据
- 向量数据库的性能将成为未来这个赛道的核心壁垒
- 腾讯云向量数据库的发展和性能优化
- 腾讯云向量数据库已经全量开放，支持千亿规模向量存储和检索，QPS提升至500万峰值能力
- 性能优化和成本优化将成为未来向量数据库的关键竞争点
- 向量数据库的两种流派及其优缺点
- 插件式向量数据库：适用于数据量不大的情况，开发复杂度较低
- 独立的、AI原生的向量数据库：适用于数据量大、性能和成本要求较高的场景
- 向量数据库的选择建议
- 对于数据量不大的用户，插件式向量数据库可能是更好的选择
- 对于数据量大、性能和成本要求较高的用户，应选择像腾讯云向量数据库这样的产品
- 向量数据库在智能化AI中的应用前景
- 向量数据库能够理解非结构化数据，成为大模型应用的索引层
- 向量数据库将与大模型计算分离，成为未来智能化AI的核心组成部分
- 用户案例：峰会上提到的客户案例包括百川智能、好未来、销售易等公司，他们已经开始使用腾讯云向量数据库并取得了不错的效果。最近他们还与百川一起做了AGI启航计划，赠送向量数据库实例及Baichuan2大模型400万的Tokens。