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。