向量数据库-腾讯云
专用API
【更新时间: 2024.08.02】
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持10亿级向量规模，可...
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产品介绍
什么是腾讯云的向量数据库?
随着互联网的普及，越来越多的非结构化数据如电子邮件、图像、音视频和文本等变得普遍。为了让计算机能够理解和处理这些非结构化数据，使用嵌入技术将这些数据转换为向量形式。
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、索引、检索、管理由深度神经网络或其他机器学习模型生成的大量多维嵌入向量。作为专门为处理输入向量查询而设计的数据库，它支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持10亿级向量规模，高达百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。不仅能为大模型提供外部知识库，提高大模型回答的准确性，还可广泛应用于推荐系统、NLP 服务、计算机视觉、智能客服等 AI 领域。
什么是腾讯云的向量数据库接口？
由服务使用方的应用程序发起，以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用腾讯云的向量数据库，从而实现程序的自动化交互，提高服务效率。
腾讯云的向量数据库有哪些核心功能？
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功能
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描述
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动态数据管理
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您可以随时对数据进行插入、删除、搜索、更新等操作而无需受到静态数据带来的困扰。
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近实时搜索
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在插入或更新数据之后，您可以几乎立刻对插入或更新过的数据进行搜索。向量数据库负责保证搜索结果的准确率和数据一致性。
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全面的相似度指标
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支持各种常用的相似度计算指标，包括欧氏距离、内积、余弦相似度等。您可以根据应用需求来选择最有效的向量相似度计算方式。
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原始文本自动向量化
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向量数据库的 Embedding 功能会自动将原始文本进行转换，生成对应的向量数据并插入数据库或进行相似性检索，实现了文本到向量数据的一体化转换，减少了用户的操作步骤，极大降低了使用门槛。
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可视化操作数据库
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腾讯云向量数据库支持通过 DMC（Database Management Center，DMC） 可视化管理数据库，在线执行数据插入、精确查询、相似度查询等操作，直观地查看执行结果。
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一站式文档检索
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用户只需上传 Markdown 格式的文档文件。腾讯云向量数据库将自动进行文本切分（Split）、信息补充、向量化(Embedding)和索引构建等一系列操作，完成知识库的建立。
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腾讯云的向量数据库的核心优势是什么？
1.高性能
向量数据库单索引支持10亿级向量数据规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。
2.高可用
向量数据库提供多副本高可用特性，其多可用区和三节点的架构可用性可达99.99%，显著提高系统的可靠性和容错性，确保数据库在面临节点故障和负载变化等挑战时仍能正常运行。
3.大规模
向量数据库架构支持水平扩展，单实例可支持百万级 QPS，轻松满足 AI 场景下的向量存储与检索需求。
4.低成本
只需在管理控制台按照指引，简单操作几个步骤，即可快速创建向量数据库实例，全流程平台托管，无需进行任何安装、部署和运维操作，有效减少机器成本、运维成本和人力成本开销。
5.简单易用
支持丰富的向量检索能力。用户通过 HTTP API 或者 SDK 接口即可快速操作数据库，开发效率高。同时控制台提供了完善的数据管理和监控能力，操作简单便捷。
6.稳定可靠
向量数据库源自腾讯集团自研的向量检索引擎 OLAMA，近40个业务线上稳定运行，日均处理的搜索请求高达千亿次，服务连续性、稳定性有保障。
在哪些场景会用到腾讯云的向量数据库？
大模型知识库腾讯云向量数据库可以和大语言模型 LLM 配合使用。企业的私域数据在经过文本分割、向量化后，可以存储在腾讯云向量数据库中，构建起企业专属的外部知识库，从而在后续的检索任务中，为大模型提供提示信息，辅助大模型生成更加准确的答案。
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推荐系统推荐系统的目标是根据用户的历史行为和偏好，向用户推荐可能感兴趣的物品。在这种场景下，将用户行为特征向量化存储在向量数据库。当发起推荐请求时，系统会基于用户特征进行相似度计算，最终筛选用户可能感兴趣的物品推荐给用户。
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问答系统智能问答系统是一种能够回答用户提问的智能应用，通常使用 NLP 服务和深度学习等技术实现。在问答系统中，问题和答案通常被转换为向量表示，并存储在向量数据库中。当用户提出问题时，问答系统可以通过计算向量之间的相似度，检索最相关的问题信息并返回对应的答案信息。因此，使用向量数据库来存储和检索相关的向量数据，可以提高问答系统的检索效率和准确性。
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产品价格
计费模式
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供两种计费模式：包年包月和按量计费。您需要根据如下两种计费方式的不同适用场景选择适合自身业务的计费方式。
说明：
购买实例之后，计费模式暂不支持更改。
包年包月
预付费模式，适用于业务量比较稳定的长周期业务，相比于按量计费，费用更为低廉。用户在购买腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）时，根据自身业务需要，预先支付一个月或者多个月/年的费用。
说明：
公测期间免费体验的存量实例（不包含免费测试版实例）统一为包年包月计费，到期时间请在控制台实例列表中查看。即将到期时若继续使用，请及时进行 续费（包年包月），支付费用，以免影响业务。
免费测试版实例，为单可用区，1节点部署，体验时长限制为 1 个月。到期之后，若继续使用，需重新购买实例。
按量计费
后付费模式，在业务发展有较大波动性，且无法进行准确预测，或资源使用有临时性和突发性的情况下建议选择按量计费。用户在购买腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）时会冻结云账户中一个小时的硬件费用，并在每个整点（北京时间）进行一次结算。用户只需为腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）的实际使用量付费，不需要提前支付费用。
说明：
Embedding 为按量计费，系统每小时按照所消耗的 Token 数量进行一次结算。
计费价目表
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）根据地域定价，针对不同地理区域的用户提供不同的定价。每一个实例对其使用的内存、磁盘的规格进行计价，如果应用 Embedding，则对其所消耗的 Token 流量进行计价。
内存单价
不同地域，不同计费方式下，不同节点类型，单个节点内存每个月或每小时每一个 GB 单位的计费单价，如下表所示。
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地域
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包年包月（单个节点：元/GB/月）
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按量计费（单个节点：元/GB/小时）
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存储型
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计算型
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存储型
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计算型
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华东地区（上海）
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40
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87
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0.0825
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0.1807
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华东地区（上海自动驾驶云）
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83
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165
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0.1731
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0.3431
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华南地区（广州）
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34
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76
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0.0716
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0.1578
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华南地区（深圳金融）
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86
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171
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0.1783
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0.3552
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华北地区（北京）
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37
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81
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0.0771
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0.1692
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西南地区（成都）
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46
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88
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0.0955
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0.1843
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港澳台地区（中国香港）
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73
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150
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0.1520
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0.3125
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亚太东南（新加坡）
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74
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154
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0.1546
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0.3216
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美国西部（硅谷）
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55
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124
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0.1144
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0.2582
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磁盘
不同地域，不同计费方式下，单个节点磁盘每个月或每小时每一个 GB 单位的计费单价，如下表所示。
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地域
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包年包月（每个节点：元/GB/月）
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按量计费（单个节点：元/GB/小时）
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华东地区（上海）
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1
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0.0025
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华东地区（上海自动驾驶云）
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1.5
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0.0038
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华南地区（广州）
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1
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0.0025
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华南地区（深圳金融）
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1.76
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0.0053
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华北地区（北京）
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1
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0.0025
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西南地区（成都）
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1
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0.0025
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港澳台地区（中国香港）
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1.1
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0.0025
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亚太东南（新加坡）
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1.25
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0.0027
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美国西部（硅谷）
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1.15
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0.0025
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详情参考：https://cloud.tencent.com/document/product/1709/103016
使用指南
1. 了解基本概念
掌握向量数据库的基本能力，包含：存储什么类型的数据，所能达到的存储规模以及检索指标等。具体信息请参见 什么是腾讯云向量数据库。
了解向量数据库分布式部署架构，以便理解向量数据库是如何工作的。具体信息请参见 设计架构。
熟悉向量数据库的应用场景，以便充分使用向量数据库。具体信息请参见 应用场景。
熟悉向量数据库的一系列显著优势，助力您更好地理解向量数据库的能力。具体信息请参见 产品优势。
2. 新手初体验
作为一名新手，您可以购买一台免费测试版的向量数据库实例，体验数据库的连接配置方法、存储能力与检索性能。
3. 购买指南
第一次购买向量数据库实例，请按照如下顺序阅读文档，选择实例规格、了解产品计费、再进行购买。
4. 开发者指南
掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。
掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。
掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。
掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。
掌握 API 接口的使用，并通过 SDK 连接数据库。具体信息请参见 SDK 参考。
监控数据库实例运行资源的使用变化情况，包含 CPU 、内存、磁盘、网络、请求、响应等指标。具体信息请参见 查看监控数据。
5. 新手常见问题
6. 反馈与建议
使用腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）有任何问题或建议，您可以通过以下渠道反馈，将有专人跟进解决您的问题：
如果发现产品文档的问题，如链接、内容、API 错误等，您可以单击文档页右侧文档反馈或选中存在问题的内容进行反馈。
如果您有其他疑问，可前往 腾讯云开发者社区 进行提问。
产品问答
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如何新建向量数据库？
选择适合自身业务需求的数据库实例规格，具体信息，请参见 规格选型。 2. 掌握数据库实例计费的方式、计费项目表、计费公式，以及相关续费、退费、欠费说明等。具体信息，请参见 计费概述。 3. 按照所选择的规格、所选择的计费方式，购买业务所需的数据库实例。具体操作，请参见 购买实例。
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图像、文本、音视频等这些非结构化数据如何转换为向量数据来存储？
AI 套件是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供的一站式文档检索解决方案，包含自动化文档解析、信息补充、向量化、内容检索等能力。用户仅需上传原始文档，数分钟内即可快速构建专属知识库，大幅提高知识接入效率。具体信息，请参见 AI 套件。 Embedding 功能是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供将非结构化数据转换为向量数据的能力，目前已支持文本 Embedding 模型，能够覆盖多种主流语言的向量转换，包括但不限于中文、英文。具体信息，请参见 Embedding。 图像、音频当前暂不支持，后续将逐步推出，请关注 产品动态。AI 套件是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供的一站式文档检索解决方案，包含自动化文档解析、信息补充、向量化、内容检索等能力。用户仅需上传原始文档，数分钟内即可快速构建专属知识库，大幅提高知识接入效率。具体信息，请参见 AI 套件。 Embedding 功能是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供将非结构化数据转换为向量数据的能力，目前已支持文本 Embedding 模型，能够覆盖多种主流语言的向量转换，包括但不限于中文、英文。具体信息，请参见 Embedding。 图像、音频当前暂不支持，后续将逐步推出，请关注 产品动态。
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如何选择适合自己应用的向量数据库？
购买实例之前，请了解向量数据库所支持的实例类型、节点类型与节点规格，选择与业务场景高度匹配的数据库实例。具体如何评估并选择，请参见 规格选型。
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如何在向量数据库中写入数据？
掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口写入数据都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。 2. 掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。 3. 掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。 4. 掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。 5. 向量数据库提供 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API ，辅助您快速访问向量数据库。第一次体验数据库的写入检索能力，请参见 第一次相似性检索。 6. SDK 安装、接口应用示例、错误码返回信息，请参见 SDK 参考。掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口写入数据都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。 2. 掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。 3. 掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。 4. 掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。 5. 向量数据库提供 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API ，辅助您快速访问向量数据库。第一次体验数据库的写入检索能力，请参见 第一次相似性检索。 6. SDK 安装、接口应用示例、错误码返回信息，请参见 SDK 参考。
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如何在向量数据库中写入数据？
掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口写入数据都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。 2. 掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。 3. 掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。 4. 掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。 5. 向量数据库提供 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API ，辅助您快速访问向量数据库。第一次体验数据库的写入检索能力，请参见 第一次相似性检索。 6. SDK 安装、接口应用示例、错误码返回信息，请参见 SDK 参考。
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如何使用向量数据库进行相似度搜索？
相似度检索是基于多维向量进行 相似度计算 的检索方式。相似度计算通过计算查询向量与数据库存储的向量之间的相似度，找到与查询的多维向量最相似的文档。当前支持的检索方式，请参见 检索方法。 第一次体验数据库的相似性检索能力，请参见 第一次相似性检索。 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API 相似性检索的接口，请参见 SDK 参考。相似度检索是基于多维向量进行 相似度计算 的检索方式。相似度计算通过计算查询向量与数据库存储的向量之间的相似度，找到与查询的多维向量最相似的文档。当前支持的检索方式，请参见 检索方法。 第一次体验数据库的相似性检索能力，请参见 第一次相似性检索。 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API 相似性检索的接口，请参见 SDK 参考。
关于我们
腾讯云计算（北京）有限责任公司是腾讯云的运营主体，提供包括云服务器、数据库、人工智能、容器服务等在内的300多款云计算产品。公司依托腾讯强大的技术积累，构建了覆盖全球的云计算基础设施，致力于帮助企业实现数字化转型，推动产业升级。腾讯云以安全、稳定、高效的服务，赢得了众多行业客户的信任，成为推动数字经济发展的重要力量。
联系信息
服务时间：
7*24
电话号码：
+86 755 8601 3388
电话号码：
+1 844 606 0804（美国）
电话号码：
+44 808 196 4551（英国）
邮箱：
cloudlegalnotices@tencent.com
网页在线客服：
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为何选择腾讯云
了解各行各业的领先企业为何选择腾讯云来解决最艰巨的挑战。
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• 全球覆盖：已开通全球21个地理区域，运营58个可用区，提供超过3200全球CDN节点，为更多企业提供强有力的技术支持，促进业务快速扩张。 |
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合作客户
API接口列表
产品价格
计费模式
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供两种计费模式：包年包月和按量计费。您需要根据如下两种计费方式的不同适用场景选择适合自身业务的计费方式。
说明：
购买实例之后，计费模式暂不支持更改。
包年包月
预付费模式，适用于业务量比较稳定的长周期业务，相比于按量计费，费用更为低廉。用户在购买腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）时，根据自身业务需要，预先支付一个月或者多个月/年的费用。
说明：
公测期间免费体验的存量实例（不包含免费测试版实例）统一为包年包月计费，到期时间请在控制台实例列表中查看。即将到期时若继续使用，请及时进行 续费（包年包月），支付费用，以免影响业务。
免费测试版实例，为单可用区，1节点部署，体验时长限制为 1 个月。到期之后，若继续使用，需重新购买实例。
按量计费
后付费模式，在业务发展有较大波动性，且无法进行准确预测，或资源使用有临时性和突发性的情况下建议选择按量计费。用户在购买腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）时会冻结云账户中一个小时的硬件费用，并在每个整点（北京时间）进行一次结算。用户只需为腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）的实际使用量付费，不需要提前支付费用。
说明：
Embedding 为按量计费，系统每小时按照所消耗的 Token 数量进行一次结算。
计费价目表
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）根据地域定价，针对不同地理区域的用户提供不同的定价。每一个实例对其使用的内存、磁盘的规格进行计价，如果应用 Embedding，则对其所消耗的 Token 流量进行计价。
内存单价
不同地域，不同计费方式下，不同节点类型，单个节点内存每个月或每小时每一个 GB 单位的计费单价，如下表所示。
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地域
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包年包月（单个节点：元/GB/月）
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按量计费（单个节点：元/GB/小时）
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存储型
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计算型
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存储型
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计算型
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华东地区（上海）
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87
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0.0825
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0.1807
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华东地区（上海自动驾驶云）
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83
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165
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0.1731
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0.3431
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华南地区（广州）
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34
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76
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0.0716
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华南地区（深圳金融）
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86
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0.3552
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华北地区（北京）
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37
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0.0771
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0.1692
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西南地区（成都）
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46
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88
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0.0955
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0.1843
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港澳台地区（中国香港）
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73
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150
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0.1520
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0.3125
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亚太东南（新加坡）
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74
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154
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0.1546
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0.3216
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美国西部（硅谷）
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55
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124
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0.1144
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0.2582
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磁盘
不同地域，不同计费方式下，单个节点磁盘每个月或每小时每一个 GB 单位的计费单价，如下表所示。
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地域
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包年包月（每个节点：元/GB/月）
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按量计费（单个节点：元/GB/小时）
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华东地区（上海）
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1
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华东地区（上海自动驾驶云）
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1.5
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0.0038
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华南地区（广州）
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1
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0.0025
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华南地区（深圳金融）
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1.76
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0.0053
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华北地区（北京）
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1
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0.0025
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西南地区（成都）
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1
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0.0025
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港澳台地区（中国香港）
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1.1
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0.0025
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亚太东南（新加坡）
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1.25
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0.0027
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美国西部（硅谷）
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1.15
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0.0025
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详情参考：https://cloud.tencent.com/document/product/1709/103016
使用指南
1. 了解基本概念
掌握向量数据库的基本能力，包含：存储什么类型的数据，所能达到的存储规模以及检索指标等。具体信息请参见 什么是腾讯云向量数据库。
了解向量数据库分布式部署架构，以便理解向量数据库是如何工作的。具体信息请参见 设计架构。
熟悉向量数据库的应用场景，以便充分使用向量数据库。具体信息请参见 应用场景。
熟悉向量数据库的一系列显著优势，助力您更好地理解向量数据库的能力。具体信息请参见 产品优势。
2. 新手初体验
作为一名新手，您可以购买一台免费测试版的向量数据库实例，体验数据库的连接配置方法、存储能力与检索性能。
3. 购买指南
第一次购买向量数据库实例，请按照如下顺序阅读文档，选择实例规格、了解产品计费、再进行购买。
4. 开发者指南
掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。
掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。
掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。
掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。
掌握 API 接口的使用，并通过 SDK 连接数据库。具体信息请参见 SDK 参考。
监控数据库实例运行资源的使用变化情况，包含 CPU 、内存、磁盘、网络、请求、响应等指标。具体信息请参见 查看监控数据。
5. 新手常见问题
6. 反馈与建议
使用腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）有任何问题或建议，您可以通过以下渠道反馈，将有专人跟进解决您的问题：
如果发现产品文档的问题，如链接、内容、API 错误等，您可以单击文档页右侧文档反馈或选中存在问题的内容进行反馈。
如果您有其他疑问，可前往 腾讯云开发者社区 进行提问。
依赖服务
产品问答
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如何新建向量数据库？
选择适合自身业务需求的数据库实例规格，具体信息，请参见 规格选型。 2. 掌握数据库实例计费的方式、计费项目表、计费公式，以及相关续费、退费、欠费说明等。具体信息，请参见 计费概述。 3. 按照所选择的规格、所选择的计费方式，购买业务所需的数据库实例。具体操作，请参见 购买实例。
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图像、文本、音视频等这些非结构化数据如何转换为向量数据来存储？
AI 套件是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供的一站式文档检索解决方案，包含自动化文档解析、信息补充、向量化、内容检索等能力。用户仅需上传原始文档，数分钟内即可快速构建专属知识库，大幅提高知识接入效率。具体信息，请参见 AI 套件。 Embedding 功能是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供将非结构化数据转换为向量数据的能力，目前已支持文本 Embedding 模型，能够覆盖多种主流语言的向量转换，包括但不限于中文、英文。具体信息，请参见 Embedding。 图像、音频当前暂不支持，后续将逐步推出，请关注 产品动态。AI 套件是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供的一站式文档检索解决方案，包含自动化文档解析、信息补充、向量化、内容检索等能力。用户仅需上传原始文档，数分钟内即可快速构建专属知识库，大幅提高知识接入效率。具体信息，请参见 AI 套件。 Embedding 功能是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供将非结构化数据转换为向量数据的能力，目前已支持文本 Embedding 模型，能够覆盖多种主流语言的向量转换，包括但不限于中文、英文。具体信息，请参见 Embedding。 图像、音频当前暂不支持，后续将逐步推出，请关注 产品动态。
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如何选择适合自己应用的向量数据库？
购买实例之前，请了解向量数据库所支持的实例类型、节点类型与节点规格，选择与业务场景高度匹配的数据库实例。具体如何评估并选择，请参见 规格选型。
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如何在向量数据库中写入数据？
掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口写入数据都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。 2. 掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。 3. 掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。 4. 掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。 5. 向量数据库提供 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API ，辅助您快速访问向量数据库。第一次体验数据库的写入检索能力，请参见 第一次相似性检索。 6. SDK 安装、接口应用示例、错误码返回信息，请参见 SDK 参考。掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口写入数据都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。 2. 掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。 3. 掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。 4. 掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。 5. 向量数据库提供 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API ，辅助您快速访问向量数据库。第一次体验数据库的写入检索能力，请参见 第一次相似性检索。 6. SDK 安装、接口应用示例、错误码返回信息，请参见 SDK 参考。
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如何在向量数据库中写入数据？
掌握数据库设计的逻辑架构，使用向量数据库的 SDK 与 API 接口写入数据都是遵循逻辑架构而设计。具体信息请参见 设计架构。 2. 掌握向量数据库支持的索引类型、与相似度计算方式，以便更顺利地应用 SDK 与 API 接口。具体信息请参见 索引与计算。 3. 掌握向量数据库支持的检索方法，以便在不同的场景选择合适的检索方法。具体信息请参见 检索方法。 4. 掌握控制台管理数据库实例的操作指引，以便快速高效管理实例的生命周期。具体操作请参见 管理实例。 5. 向量数据库提供 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API ，辅助您快速访问向量数据库。第一次体验数据库的写入检索能力，请参见 第一次相似性检索。 6. SDK 安装、接口应用示例、错误码返回信息，请参见 SDK 参考。
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如何使用向量数据库进行相似度搜索？
相似度检索是基于多维向量进行 相似度计算 的检索方式。相似度计算通过计算查询向量与数据库存储的向量之间的相似度，找到与查询的多维向量最相似的文档。当前支持的检索方式，请参见 检索方法。 第一次体验数据库的相似性检索能力，请参见 第一次相似性检索。 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API 相似性检索的接口，请参见 SDK 参考。相似度检索是基于多维向量进行 相似度计算 的检索方式。相似度计算通过计算查询向量与数据库存储的向量之间的相似度，找到与查询的多维向量最相似的文档。当前支持的检索方式，请参见 检索方法。 第一次体验数据库的相似性检索能力，请参见 第一次相似性检索。 Python SDK、Java SDK、Go SDK 以及 HTTP API 相似性检索的接口，请参见 SDK 参考。
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