百度智能云VectorDB领跑行业：率先通过信通院向量数据库性能测评

百度智能云VectorDB脱颖而出：率先荣获信通院向量数据库性能权威认证

　　 在Create2025百度AI开发者大会的展区，百度全新推出的全自研分布式向量数据库产品VectorDB正式亮相。该产品是一款完全自主研发的数据库服务，能够支持百亿级向量存储与检索。VectorDB依托百度自研的向量数据库内核系统打造，为各行业的AI应用开发提供了坚实的底层支持。

　　 百度智能云数据库亮相Create 2025展区

　　 我们全新打造的向量存储与索引系统，专为高效处理高维向量数据而设计，不仅大幅提升了性价比和系统的弹性，还能够轻松应对海量数据的存储与检索需求。该系统支持百亿级向量规模以及十万级分片配置，同时具备卓越的性能表现，确保各类应用场景下的操作流畅性。通过简洁直观的接口设计、强大的检索功能以及对数据引擎的多重优化，我们的产品在实际应用中的效率较市面上常见的开源方案高出数倍。此外，它还能无缝对接多种上下游生态工具，帮助用户在构建企业级知识库、图像识别、音频推荐以及文本分析等复杂业务时更加得心应手。 在我看来，这项技术突破的意义在于它不仅填补了现有市场上某些领域的空白，也为开发者提供了更为灵活且经济的选择。尤其是在当下大数据时代背景下，随着人工智能技术的普及，对于高效能、低成本解决方案的需求日益增长，这样的创新无疑具有深远影响。未来，我希望看到更多类似的技术成果涌现出来，共同推动整个行业的进步与发展。

　　 日前，在中国信通院组织的“可信数据库”首批向量数据库性能测试中，百度智能云VectorDB凭借出色的表现成功通过了全部测试项目，成为国内首批完成此项测试的向量数据库产品之一。此次测试严格遵循信创标准，确保了评估环境的真实性和可靠性。测试涵盖了多种复杂的向量检索场景，包括稠密向量检索、多向量检索以及标量向量融合检索等。结果显示，在面对百万级和亿级规模的数据时，百度智能云VectorDB展现了卓越的性能优势，完全能够满足企业级应用场景的需求。 在我看来，这一成绩不仅彰显了百度智能云在技术创新方面的实力，也体现了其对行业需求的高度敏感与快速响应能力。随着大数据时代的到来，如何高效处理海量非结构化数据已成为企业面临的重要挑战。而百度智能云VectorDB所具备的强大功能，无疑为解决这一难题提供了有力支持。未来，相信该产品将进一步推动向量数据库技术的发展，并为企业数字化转型注入新的活力。同时，这也再次证明了国产数据库技术正在加速崛起，在国际竞争中占据越来越重要的地位。

　　 百度智能云推出的VectorDB是一款专为AI应用场景打造的数据库产品，其核心优势在于采用了先进的分布式架构，并且搭载了自主研发的强大引擎，这使得它在数据处理方面表现卓越。此外，VectorDB还提供了多样化的检索功能，能够灵活应对各种业务需求，让用户能够在成本、性能与召回率之间找到最佳平衡点。作为一个面向企业的解决方案，VectorDB不仅在易用性和安全性上有着突出的表现，而且对弹性扩展的支持也非常到位。尤其值得一提的是，它全面兼容私有化部署，其私有化版本的能力与公有云版本保持一致，比如依托DBStack构建的私有化框架，不仅实现了跨可用区的高可靠性，还充分考虑到了国产化信息技术创新环境的需求。 在我看来，VectorDB的推出无疑为那些希望提升自身AI能力的企业提供了强有力的技术支撑。特别是在当前数字化转型加速的大背景下，企业对于高效、安全的数据管理工具的需求日益增长。而VectorDB凭借其强大的技术实力和灵活的应用模式，无疑将成为众多企业在这一领域的重要选择之一。未来，随着更多企业和开发者对其潜力的挖掘，我相信VectorDB将在推动行业进步方面发挥更大的作用。

　　 值得一提的是该产品还提供了强大的生态组件,进⼀步扩展其应用场景,例如AI Search。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。例如凭借该向量数据库平台的部署,某大型国有银行内部原有知识孤岛问题得到有效解决,知识检索效率提升超过80%,大幅降低了一线员工获取复杂业务知识的时间成本。目前该系统已支持多条业务线,日均调用量达数十万次,显著增强了银行数字化运营能力与智能化服务水平。

　　 如今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;支持千帆AppBuilder、LangChain、LlamaIndex、Dify等主流框架;提供AI Search SDK,支持高层次RAG框架封装,集成文心Embedding模型,基于百度中文语料并加入知识图谱进行训练,中文实体和短语性能更好。

　　 VectorDB广泛适用于各类AI应用场景，如信息相似度检索。它能够处理百亿级向量数据的高效检索，具备多模态语义检索能力，可应用于文档和图片的智能化搜索，轻松应对多模态多维度向量的实时存储与检索、高性能全库更新、云端/客户端协同检索等技术难题。在大模型对话场景下，该产品能实时存储和检索会话数据，有效减少幻觉现象，提升问答的准确性。凭借百亿级高维向量的实时存储能力和高并发毫秒级的混合检索性能，VectorDB成功应对了ANN索引优化、弹性扩展集群、索引监控与切换等技术挑战。

　　 某大型证券公司在私有云环境下，借助向量数据库的技术优势，成功搭建起一个智能化的投研与合规知识问答平台。这一平台通过统一的向量数据全生命周期管理，实现了对研究报告、公司公告、法规文件、投资策略文档等多种非结构化数据的有效向量化处理，不仅打破了各业务部门间的信息孤岛，还显著提升了内部知识共享的效率。 在实际应用中，该平台让投研团队能够以更高效的方式完成报告撰写，通过强大的语义匹配功能，帮助他们迅速找到所需信息，极大地节省了时间成本。同时，合规部门也能利用智能问答工具快速锁定相关法规条款或历史案例，审核流程的耗时减少了近一半，整体协作效率得到了大幅提升。这种转变不仅加强了企业的风险控制能力，也为推动智慧证券业务的发展奠定了坚实基础。 我认为，这一项目的成功实施充分展示了现代信息技术在金融行业中的巨大潜力。它不仅优化了传统的工作模式，还为企业带来了更高的灵活性和竞争力。未来，随着类似技术的进一步普及和完善，相信会有更多企业从中受益，从而加速整个行业的数字化转型进程。

　　 《向量数据库性能评测方法》由中国信通院云计算与大数据研究所携手中国通信标准化协会大数据与区块链工作组(CCSATC1WG6)及大数据技术标准推进委员会(CCSATC601)共同制定，集结了超过20家企业的专家智慧完成。该标准针对稠密向量检索、多向量检索、标量向量融合检索三大常见的向量检索应用场景，从多个维度对向量数据库进行综合评估，涉及索引构建时间、查询每秒处理能力(QPS)、平均响应时延、最大时延、P99时延、CPU使用率、内存占用等关键指标。向量数据库产品的性能测试结合了国内行业专家的丰富实践经验，为全面衡量向量数据库性能提供了重要依据，旨在为供应商的研发工作及用户侧的选型决策提供有价值的参考。