客服机器人、智能助手、问答系统...大模型时代，想干的有点多。
别急，先考虑好这件「头等大事」：
如何将企业数据高效接入大模型？
向量数据库，就是数据和大模型之间的这座桥。
它把数据向量化，然后进行存储和查询，极大地提升效率、降低成本，解决了大模型预训练成本高、存在幻觉、没有“长期记忆”、知识更新不及时等问题。
用大模型前，如果要拉个购物清单，别忘了它。
刚刚，腾讯云向量数据库全量开放公测！
这是国内首个从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。
7月发布以来，它的应用全面加速：
目前，腾讯云向量数据库已经服务腾讯内部40多个业务、数百家公有云外部客户，涉及SaaS、工具、教育、游戏等多个行业，帮助企业快速落地应用。
举个例子——
百川智能，除了利用云上算力打造大模型，还联合腾讯云向量数据库，搭建基于用户知识库的智能问答演示系统，帮助用户构建个性化的知识库。
同时，还通过“大模型集成向量数据库"的模式，一起构建AIGC行业解决方案。
目前，该方案已在百川智能AIGC黑客马拉松中试水，帮助企业与个人开发快速落地大模型应用。
腾讯云向量数据库，战斗力肉眼可见：
- 高达100亿级向量检索规模，将延迟控制在毫秒级。从大模型预训练数据的分类、去重到清洗，再大规模的向量请求都能满足。
- 计算成本低于行业水平2倍以上。如果将向量数据库作为外部知识库，用于模型推理，可以将成本降低2-4个数量级。
- 最高支持每秒百万次的查询量（QPS），领先行业平均水平1.5倍以上，稳稳hold住企业的AI查询峰值请求。
- 独家集成Embedding功能，对齐传统数据库使用体验。不用再关注向量的生成过程，也可以实现数据快速处理，轻松拥抱AGI生态。
- 以前，将数据接入大模型需要花1个月左右，使用腾讯云向量数据库3天时间即可完成，极大降低企业接入成本。
今年来，腾讯云针对大模型场景，已经建立起覆盖数据预处理、预训练、精调、推理等全流程的laaS层基础设施、PaaS层计算平台与上层工具的全套解决方案。
用云上基础设施加速AIGC全面落地，我们继续努力！
