百度智能云VectorDB:向量数据库性能测试领先-赋能AI应用新未来
在近期举办的Create 2025百度AI开发者大会上,一款备受瞩目的新产品——百度自研的分布式向量数据库VectorDB,在展区中惊艳亮相。作为百度智能云数据库家族的新成员,VectorDB凭借其强大的技术实力和广泛的应用潜力,吸引了众多AI开发者和行业专家的关注。
据了解,VectorDB是百度基于自研的向量数据库内核系统精心打造的一款产品,旨在为各行各业的AI应用开发提供坚实的基础设施支持。该数据库服务能够轻松应对百亿级向量的存储和检索需求,同时提供高性能的访问能力,成为AI应用开发不可或缺的重要工具。
在Create 2025展区现场,百度智能云数据库团队详细介绍了VectorDB的独特优势。他们表示,VectorDB采用了专为向量设计的存储和索引结构,实现了更高的性价比和弹性,能够轻松扩展以支持海量高维向量数据的存储和检索。同时,VectorDB还提供了简洁的访问接口和全面的检索能力架构,通过多方面的工程优化,使得各场景性能均高于开源产品7倍。
VectorDB在信创环境下的性能表现同样出色。在中国信通院“可信数据库”首批向量数据库性能测试中,VectorDB顺利完成了所有向量检索场景的性能测试,包括稠密向量检索、多向量检索和标量向量融合检索等。测试结果显示,VectorDB在百万和亿级稠密向量检索性能测试中表现优异,完全满足企业生产要求。
作为专为人工智能应用设计的数据库产品,VectorDB在数据处理能力方面表现尤为突出。其自研的引擎具备强大的数据处理能力,被誉为产品的核心竞争力。同时,VectorDB还提供了多种检索功能,满足不同应用场景的需求,为用户提供了在不同场景下的选择空间。无论是企业级知识库、图片搜索、音乐推荐还是文本分类等领域,VectorDB都能够提供强有力的支持。
VectorDB还提供了丰富的生态组件,进一步扩展了其应用场景。例如,AI Search是一套完整的RAG解决方案,主要应用于知识库的向量化检索与管理场景。通过集成文档管理、解析、嵌入服务和检索等模块,用户可以快速构建专属的知识检索和生成系统。这一功能在某大型国有银行的应用中取得了显著成效,有效解决了知识孤岛问题,提升了知识检索效率。
目前,VectorDB已实现与多个平台和框架的集成,支持从Milvus离线迁移数据,并兼容千帆AppBuilder、LangChain、LlamaIndex、Dify等主流框架。同时,VectorDB还提供了AI Search SDK,支持高层次RAG框架封装,并集成了文心Embedding模型。这一模型基于百度中文语料并加入知识图谱进行训练,使得中文实体和短语的性能更加出色。
在多种AI应用场景中,VectorDB同样表现出色。例如,在信息相似度检索方面,VectorDB支持百亿级向量数据检索,提供多模语义检索能力,适用于文档和图片的智能检索。同时,在大模型对话场景中,VectorDB能够实时存储和检索会话数据,有效降低幻觉情况,提升问答准确性。这些功能使得VectorDB在AI应用开发中发挥着越来越重要的作用。
另外,VectorDB还为私有云环境下的私域知识库构建提供了强大支持。通过统一的向量数据全生命周期管理、多模私域数据存储和检索管理、数据Embedding管理以及混合检索能力等功能,VectorDB解决了向量模型版本管理、复杂查询条件支持和私有化部署等技术挑战。某大型证券公司基于VectorDB成功构建了智能投研与合规知识问答平台,实现了研究报告、公司公告等非结构化数据的向量化处理,提升了内部知识复用效率。
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