按照我们的 入门指南，只需点几次鼠标，即可创建您的首个腾讯云向量数据库实例。
产品特性
Embedding功能
数据写入/检索自动向量化，对齐传统数据库的使用体验，用户无需关注向量生成过程，极大降低使用门槛。
端到端AI套件
面向RAG领域中内容检索的端到端解决方案，在向量数据库中集成文档预处理、自动向量化、检索精排等功能，简化RAG中的数据处理以及检索流程，提高数据接入效率。
高性能
向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 单索引支持千亿级向量数据规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。
高可用
向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 提供多副本高可用特性，提高容灾能力，确保数据库在面临节点故障和负载变化等挑战时仍能正常运行。
低成本
只需按照控制台的指引简单操作，即可快速创建向量数据库实例，全流程平台托管，无需进行任何安装、部署、运维操作，减少机器成本、运维成本、人力成本开销。
稳定可靠
向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 源自腾讯集团自研的向量检索引擎 OLAMA，近 40 个业务线上稳定运行，日均处理的搜索请求高达千亿次，服务连续性、稳定性有保障。
端到端AI套件
AI 套件是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供的一站式文档检索解决方案，包含自动化文档解析、信息补充、向量化、内容检索等能力，并拥有丰富的可配置项，可显著提升文档检索的召回效果。用户仅需上传原始文档，数分钟内即可快速构建高质量专属知识库，大幅提高知识接入效率。
Embedding功能
更优体验
数据写入/检索自动向量化，对齐传统数据库的使用体验，无需关注向量生成过程
性能提升
优化GPU处理速率，性能提升5~10倍，效率更高
共享资源池
海量GPU资源池提供算力服务，按需使用，成本更优
产品架构
腾讯云向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 基于腾讯集团每日处理千亿次检索的向量引擎 OLAMA，底层采用 Raft 分布式存储，通过 Master 节点进行集群管理和调度，实现系统的高效运行。同时，腾讯云向量数据库支持设置多分片和多副本，进一步提升了负载均衡能力，使得向量数据库能够在处理海量向量数据的同时，实现高性能、高可扩展性和高容灾能力。
应用场景
腾讯云向量数据库可以和大语言模型 LLM 配合使用。企业的私域数据在经过文本分割、向量化后，可以存储在腾讯云向量数据库中，构建起企业专属的外部知识库，从而在后续的检索任务中，为大模型提供提示信息，辅助大模型生成更加准确的答案。
