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在近期舉辦的Create 2025百度AI開發者大會上，一款備受矚目的新產品——百度自研的分布式向量數據庫VectorDB，在展區中驚艷亮相。作為百度智能云數據庫家族的新成員，VectorDB憑借其強大的技術實力和廣泛的應用潛力，吸引了眾多AI開發者和行業專家的關注。

據了解，VectorDB是百度基于自研的向量數據庫內核系統精心打造的一款產品，旨在為各行各業的AI應用開發提供堅實的基礎設施支持。該數據庫服務能夠輕松應對百億級向量的存儲和檢索需求，同時提供高性能的訪問能力，成為AI應用開發不可或缺的重要工具。

在Create 2025展區現場，百度智能云數據庫團隊詳細介紹了VectorDB的獨特優勢。他們表示，VectorDB采用了專為向量設計的存儲和索引結構，實現了更高的性價比和彈性，能夠輕松擴展以支持海量高維向量數據的存儲和檢索。同時，VectorDB還提供了簡潔的訪問接口和全面的檢索能力架構，通過多方面的工程優化，使得各場景性能均高于開源產品7倍。

VectorDB在信創環境下的性能表現同樣出色。在中國信通院“可信數據庫”首批向量數據庫性能測試中，VectorDB順利完成了所有向量檢索場景的性能測試，包括稠密向量檢索、多向量檢索和標量向量融合檢索等。測試結果顯示，VectorDB在百萬和億級稠密向量檢索性能測試中表現優異，完全滿足企業生產要求。

作為專為人工智能應用設計的數據庫產品，VectorDB在數據處理能力方面表現尤為突出。其自研的引擎具備強大的數據處理能力，被譽為產品的核心競爭力。同時，VectorDB還提供了多種檢索功能，滿足不同應用場景的需求，為用戶提供了在不同場景下的選擇空間。無論是企業級知識庫、圖片搜索、音樂推薦還是文本分類等領域，VectorDB都能夠提供強有力的支持。

VectorDB還提供了豐富的生態組件，進一步擴展了其應用場景。例如，AI Search是一套完整的RAG解決方案，主要應用于知識庫的向量化檢索與管理場景。通過集成文檔管理、解析、嵌入服務和檢索等模塊，用戶可以快速構建專屬的知識檢索和生成系統。這一功能在某大型國有銀行的應用中取得了顯著成效，有效解決了知識孤島問題，提升了知識檢索效率。

目前，VectorDB已實現與多個平臺和框架的集成，支持從Milvus離線遷移數據，并兼容千帆AppBuilder、LangChain、LlamaIndex、Dify等主流框架。同時，VectorDB還提供了AI Search SDK，支持高層次RAG框架封裝，并集成了文心Embedding模型。這一模型基于百度中文語料并加入知識圖譜進行訓練，使得中文實體和短語的性能更加出色。

在多種AI應用場景中，VectorDB同樣表現出色。例如，在信息相似度檢索方面，VectorDB支持百億級向量數據檢索，提供多模語義檢索能力，適用于文檔和圖片的智能檢索。同時，在大模型對話場景中，VectorDB能夠實時存儲和檢索會話數據，有效降低幻覺情況，提升問答準確性。這些功能使得VectorDB在AI應用開發中發揮著越來越重要的作用。

另外，VectorDB還為私有云環境下的私域知識庫構建提供了強大支持。通過統一的向量數據全生命周期管理、多模私域數據存儲和檢索管理、數據Embedding管理以及混合檢索能力等功能，VectorDB解決了向量模型版本管理、復雜查詢條件支持和私有化部署等技術挑戰。某大型證券公司基于VectorDB成功構建了智能投研與合規知識問答平臺，實現了研究報告、公司公告等非結構化數據的向量化處理，提升了內部知識復用效率。