VexDB向量數據庫正式發布：讓AI真正“看懂”你的數據

文/章程

編輯/陳默

來源/萬點研究

AI加速賦能千行百業，大語言模型正在迅速滲透并改變世界。

LLM生態正以前所未有的速度改變著各行各業的發展格局。從金融服務到醫療健康，從制造業到教育培訓，從零售電商到法律服務，AI技術正在深度模擬傳統業務流程，帶來顛覆性的變革。

盡管大模型表現出強大的能力，但在縱向垂直領域的實際應用中卻常常不理想?；诨ヂ摼W大規模數據訓練的通用大模型，雖然具備廣泛的知識基礎和強大的推理能力，但在面向特定行業和專業領域時，常常暴露出明顯的局限性。根據最新的HHEM基準測試，即使是最主流的大模型，其幻覺率仍然高達14.3%。“胡編亂造”、“一問三不知”等幻覺問題深受用戶詬病。

由于缺乏領域的深度專業知識，大模型在回答專業問題時可能生成合理但實際錯誤的信息，這在金融、醫療等對準確性要求極高的領域極為危險。性能不理想也是一個普遍問題。通用模型在處理特定行業術語、專業化需求時，往往無法達到預期效果，影響用戶體驗和業務應用價值。

在以“領域預訓練（成本高、周期長）”、“提示工程（提示設計領域專家知識要求高）”等為代表的大模型適配領域場景應用的各類解決方案中，“RAG”技術路線正成為市場主流選擇。RAG（檢索增強生成）將外部知識庫與大模型結合，既保留了大模型的基礎能力，又注入了領域專業知識，既發揮了大模型的強大理解和生成能力，又通過領域知識搜索解決了專業知識匱乏問題，從而減少幻覺、提高輸出準確性與可靠性。

在RAG架構中，向量數據庫發揮著至關重要的作用，它用于高效存儲和檢索非結構化數據（如文本、圖像等）的向量化表示，而更為重要且不可忽視的一點是：這些數據往往是本地化、非公開或私有領域知識（如企業內部的文檔、專業數據庫等）。

當下，從開源、到商用、再到云廠商都推出了向量數據庫，各家都在這個賽道上激烈競爭。盡管向量數據庫在RAG中表現出巨大價值，但檢索精度與效率平衡（精度不夠、面對億級數據查詢響應緩慢等并存問題）、數據更新易出現不一致性、如何支持復雜查詢等問題仍舊突出，加之國際科技脫鉤對“自主可控、安全合規”的急迫需求，于國產向量數據庫而言，市場更加期待迎來新的參與者和積極變化。

如此情形下，每個企業都在思考一個問題：如何讓AI真正理解企業機構的數據和業務，如何高效、安全地駕馭大模型與私域數據？這成為當下智能化轉型的核心業務需求。

作為AI基礎設施的核心組件，如何基于向量數據庫構建更高效、更緊密的“數據+大模型”協同方式，充分釋放出企業領域數據的巨大潛能，以驅動業務實現高質量躍遷，正成為AI時代各行各業面臨的核心關切。

9月25日，源于清華大學研發團隊的北京數智引航科技有限公司，重磅發布高性能向量數據庫產品VexDB。

VexDB幫助企業一站式解決AI應用落地過程中的知識管理、語義檢索、多模態分析等復雜場景需求，為企業構建高可信、低延遲的AI應用提供數據管理能力，重新定義AI時代的數據基座新范式。

據了解，VexDB是一款融合關系數據、多路語義檢索能力的向量數據庫，具備大容量、高精度、高性能、高安全、高可用、實時性、易用性的特點，能夠支持百億千維向量數據毫秒級結果查詢，召回準確度達99%以上。從創新性、可靠性層面觀察，VexDB數據代理系統AgenticData在國際權威的DABstep Benchmark和Spider-2.0-Lite的近期測試中獲得了最高分。

向量數據庫：AI時代的數據基座

什么是向量數據庫？向量數據庫是專為高效存儲、索引和查詢海量向量數據而設計的數據庫。它的核心價值在于解決了“從海量非結構化數據中快速進行語義搜索”的難題。它是一座橋梁，將人類能理解的語義世界與計算機能處理的數字世界高效地連接起來。用戶將文字、圖像、音頻等非結構化數據轉換成高維向量，這可以理解為給每段內容打上一個獨特的“語義指紋”。當你提出問題時，系統會將問題也轉換成向量，然后在海量的向量空間中尋找最相似的“指紋”，從而找到最為精準的答案。

在數據爆炸式增長、非結構化數據占主導、以及AI應用蓬勃發展的今天，向量數據庫作為底層基礎設施，是釋放數據價值、構建智能應用（尤其是基于大模型的應用）的關鍵引擎和核心組件。沒有它，很多AI應用將無法實現或體驗會大打折扣。

VexDB 提供全面的向量計算能力，可高效支撐搜索業務與大模型業務場景。

那么，VexDB都是如何做到的？

向標混合查詢與多路召回：讓AI更懂你的意圖

當人們使用傳統向量數據庫進行向量檢索時，如果要同時進行標量過濾（比如篩選特定時間段或特定類別的數據），性能往往會大幅下降。而VexDB創新性地提出了向量標量混合索引技術，能夠根據不同的查詢條件動態選擇最優的執行路徑。與業界流行產品相比，VexDB在高并發向標混合查詢上，展現出了1.3倍-8倍的吞吐性能優勢。且VexDB使用自適應算法來決定是否可以提前終止檢索，從而將檢索速度提升了40%。

另外，在實際應用中，用戶的查詢意圖也往往是多維度的。

比如，搜索“最近一周關于貨幣政策的研究報告”，這里既有時間維度（最近一周），又有主題維度（貨幣政策），還有文檔類型維度（研究報告）。

傳統的向量數據庫往往只能處理單一維度的語義相似性，而VexDB創新性地實現了稠密向量、稀疏向量和全文檢索的多路召回機制。多路召回是大模型檢索增強業務提高端到端召回率的關鍵手段，VexDB是業界少數能在稠密向量查詢和全文檢索查詢任務上，同時達到性能最優的向量數據庫產品之一。

這個技術聽起來很復雜，但原理其實很好理解：第一支隊伍（稠密向量）負責理解深層語義，比如“貨幣政策”和“財稅政策”是相似的概念；第二支隊伍（稀疏向量）負責精確匹配關鍵詞，確保不遺漏重要的專業術語；第三支隊伍（條件過濾）負責進行標量屬性的過濾篩選，比如價格范圍、商品類型等。三支隊伍協同工作，最終匯總出最相關的結果。

通過多路召回技術，VexDB讓AI更懂你的意圖。

VexDB能夠讓檢索召回率提高30%，這意味著用戶更容易找到真正需要的信息、獲得的回答也會更加準確和全面。而且，這一切只需要一條SQL語句就能實現，大大降低了開發門檻。

百億向量毫秒響應：高效支撐搜索、大模型業務場景

革新性的向標混合索引與多路召回技術，為用戶帶來高效精準的便捷應用場景，而這背后，更離不開“百億數據毫秒級響應”的夯實基礎。

為此，在解決方案上、VexDB團隊創新性地實現了GraphIndex向量圖索引技術。該索引結合了HNSW（分層導航小世界網絡）的層次化管理優勢和DiskANN的磁盤存儲能力。這就像給倉庫建立了一個多層的導航系統，最上層粗略區域劃分，越往下、越精細。查詢時，系統先在上層快速定位相關區域，然后逐層深入、最終精準找到目標。

同時，VexDB應用量化壓縮技術，單節點支持超過10億條向量數據的檢索，而通過分布式查詢優化、增量數據重分布等技術，即可輕松擴展到百億規模。

值得一提的是，在強一致上，VexDB利用多版本并發控制算法進行事務管理，支持數據原地更新以及動態實時更新。保持數據新鮮度的同時，提高了高頻更新場景下的性能、穩定性、以及存儲空間利用率。也就是說，VexDB在高性能的前提下，確保數據的強一致，實現0延遲的數據新鮮度。

在金融、醫療、交通、電信等事關社會民生基礎的行業數據應用場景，安全性是繞不開的話題。對此，VexDB團隊在數據安全與合規方面下足功夫，讓機構數據固若金湯！

真實場景的驗證，AI時代的純國產向量優選

真金，需火煉；利器，在實戰。 VexDB的核心能力，在金融風控、智慧醫療、智慧交通、公共安全等關鍵領域深度實踐，經歷了嚴苛場景的打磨，并且得到良好的驗證和應用。

比如，海量公安技偵數據的閃電入庫與毫秒級精準檢索；

醫療電子病歷中多模態非結構化數據的智能解析與精準問答；

出行服務場景下，高并發個性化推薦的極致性能保障……

目前， VexDB已在金融、通信、制造、醫療等行業扎根落地；與301醫院、創業慧康、彩訊、MedGO、東方通、飛致云Max KB等十余家伙伴的深度合作。

在醫療領域，VexDB 助力中國人民解放軍總醫院（301醫院）搭建了一整套RAG應用- “康復理療知識庫。借助VexDB高效的向量檢索能力，基于患者病情等信息，結合大模型生成貼合實際的理療建議與設備推薦，有效降低大模型幻覺風險。

在發布會現場，301醫院提及“針對于訓練傷康復，這套AI應用已經能給出精準的設備推薦和理療建議；在實際應用舉例中，對比大模型在搭載VexDB前后的回答效果，對于“肩袖損傷”這一病癥的康復方案，VexDB向量庫和AI大模型結合，能夠給出更加專業的理療建議——有具體的用藥劑量、有準確的知識溯源。相比之下，通用大模型的回答比較模糊，無法確認信息來源。”

在輔助診斷場景中，該方案可實現相似病例匹配、診療方案關聯，進而完成方案推薦、風險預警與通俗說明，既提升醫生工作效率，又保障醫療服務質量，減少漏診、誤診情況發生。

由于醫療領域專業性強、AI應用門檻高，而通用大模型，缺乏醫院私域知識，容易產生“模型幻覺”；其次，要訓練一個本地化的模型，往往需要上傳高敏感的醫患數據，從更深層次的保護用戶數據隱私，創業慧康聯合數智引航VexDB共同打造了國產醫療大模型解決方案，將VexDB作為BsoftGPT的本地知識庫，搭建了一整套完整的RAG應用，從模型輸出的質量把控、數據安全的全流程防護，到算力成本的優化，系統性的消除了用戶的顧慮。

VexDB向量數據庫通過“離線預存 + 熱門緩存”機制減少了模型的調用，能大幅降低算力消耗；而本地知識庫則實現了 “私域數據不出院”，從根源杜絕隱私泄露風險，打消了用戶顧慮；還能及時更新數據，保證數據的時效性和結果質量。

現如今，這套端到端的 AI 應用已經覆蓋智能導診、電子病歷生成、APTS、AI 管理決策60%的時間。

比如，這套聯合方案已應用在某大型三甲醫院的智能電子病歷系統。這套應用具備病歷對比、自動總結、智能分析、病歷續寫等功能。在病歷生成場景上，這套系統在數秒之內就能生成一份完整的出院小結，醫生只需進行少量修改、審核，就能簽名確認，整個過程從原來的二十多分鐘縮短到八分鐘以內，節省了超過60%的時間。

在電信行業，VexDB 聯合彩訊科技，打造企業級 AI 中樞彩訊Rich AIBox，解決企業知識資產分散、數據價值釋放難的痛點。在運營商領域，通過 VexDB 實現云盤跨模態秒級檢索、營銷精準推薦、售前方案高效生成；在展會行業，支撐全鏈路 AI 服務，大幅降低人工成本，推動企業知識管理與業務效能升級。

實際上，如何充分利用硬件資源是行業用戶頗為關注的重點。為此，VexDB針對不同的CPU架構進行了深度優化，適配了包括x86、ARM在內的多種處理器的SIMD（單指令多數據）指令集，讓同樣的硬件能夠發揮出3倍以上的性能。

通過并行優化技術，VexDB能夠將查詢時延降低兩倍以上。這種性能提升、對于需要實時響應的在線業務來說，直接關系到用戶體驗的好壞。

開發者友好：讓AI應用開發變簡單

對于開發者來說，VexDB也提供了極其友好的使用體驗。它支持標準的SQL語法，這意味著熟悉傳統數據庫的開發者幾乎可以零學習成本上手。同時，它提供了多種語言SDK，高度兼容LangChain、LlamaIndex等主流AI生態組件。

更貼心的是，VexDB推出了免費的開發版，為期一年的使用期限內，開發者可以獲得完整的向量檢索能力、詳細的技術文檔和活躍的社區支持。這對于想要嘗試向量數據庫但預算有限的個人開發者和初創企業來說，無疑是個福音。

商業版則面向有更高要求的企業用戶，提供更完整的關系型數據庫特性、SLA服務保障和專業技術支持。這種差異化的版本策略，讓不同規模和需求的用戶都能找到適合自己的選擇。

未來展望：AI基礎設施的新基石

隨著大模型技術的快速發展，向量數據庫正在成為AI基礎設施的核心組件。就像關系型數據庫之于互聯網時代，向量數據庫將成為AI時代不可或缺的基礎設施。

Gartner預測，到2026年，超過70%的企業將在生產環境中部署向量數據庫。這個巨大的市場機會吸引了眾多玩家入場，競爭也日趨激烈。而市場更需要的，是真正理解用戶需求、持續創新技術、提供完善服務的產品。VexDB的推出，不僅代表著中國在向量數據庫領域的創新探索，更重要的是為企業提供了一個高效且安全可靠的AI基礎設施選擇。VexDB的發布，為這個快速發展的市場帶來了新的選擇和可能。

無論你是正在探索AI應用的企業決策者，還是致力于構建智能系統的開發者，亦或是對技術趨勢保持關注的行業觀察者，VexDB都值得你深入了解。VexDB正在用實際行動證明，中國企業能夠在AI應用層面快速跟進、實現創新突破。

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