腾讯VectorDB向量数据库使用尝试

原创于 2025-12-04 11:35:56 发布 · 511 阅读

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一.背景

在大模型与生成式 AI 应用规模化落地的当下，企业对 “非结构化数据理解 + 精准语义检索” 的需求呈爆发式增长。无论是智能客服的意图匹配、电商平台的商品相似推荐、企业知识库的语义问答，还是计算机视觉的图像特征检索，核心都依赖于将文本、图像、音频等非结构化数据转化为向量后，进行高效的相似性查询 —— 而传统关系型数据库、普通缓存系统无法适配向量数据的高维特性，难以支撑低延迟、高精度的向量检索需求，成为制约 AI 应用落地的核心瓶颈。

传统数据存储与检索方案的痛点日益凸显：一方面，关系型数据库仅能处理结构化数据的精确匹配，对高维向量的相似性计算缺乏优化，全量遍历比对的方式会导致检索延迟达秒级甚至分钟级，无法满足实时业务诉求；另一方面，开源向量数据库虽具备基础检索能力，但在大规模向量数据（亿级以上）的存储、分布式扩容、高可用保障、与云原生生态的适配性等方面存在短板，且缺乏企业级的运维监控、安全管控能力，难以直接应用于生产环境。此外，企业在落地 AI 应用时，还面临 “向量数据库与大模型生态的兼容性、本地化部署 / 云服务的灵活选择、成本可控的资源调度” 等现实诉求，传统方案难以兼顾。

腾讯 VectorDB 作为腾讯云推出的企业级向量数据库产品，凭借其核心优势成为破解上述痛点的重要选择：其一，它深度优化了高维向量的存储与检索算法，支持亿级向量的毫秒级相似性查询，适配实时检索场景；其二，具备云原生分布式架构，支持弹性扩容、多副本容灾，满足企业级高可用、高吞吐的需求；其三，无缝兼容主流大模型的向量生成体系（如腾讯云混元大模型、OpenAI Embedding 等），提供开箱即用的 SDK 与 API，降低与现有 AI 应用的集成成本；其四，内置数据管理、权限管控、监控告警等企业级能力，兼顾数据安全与运维效率，同时支持公有云、私有化部署等多种模式，适配不同企业的部署诉求。

在此背景下，开展腾讯 VectorDB 使用尝试，核心目标是验证其在实际业务场景中的适配性与价值：通过将企业自有非结构化数据（如文档、客服对话、商品描述）转化为向量并入库，测试不同维度、不同数据量下的检索精度与延迟，评估其是否满足业务实时性要求；通过集成至现有大模型应用链路，验证其与大模型生态的兼容性，以及对语义问答、相似推荐等场景的效果提升；通过测试分布式扩容、故障恢复等能力，评估其企业级高可用特性；同时对比开源向量数据库的成本与性能，为企业选择最优向量存储方案提供数据支撑。

此次尝试不仅是对企业级向量数据库产品的技术探索，更是为企业构建 “非结构化数据 - 向量存储 - 大模型应用” 的完整链路寻找可行路径：既验证腾讯 VectorDB 在检索性能、生态兼容、运维成本等方面的优势，也梳理其在特定场景下的适配性问题，最终为 AI 应用的规模化落地提供稳定、高效的向量检索底座，助力企业在智能客服、内容推荐、知识库问答、计算机视觉等场景中实现更精准、更实时的语义交互，释放非结构化数据的价值。

二.具体实现

1.创建java工程，引入依赖

        <dependency>
            <groupId>com.tencent.tcvectordb</groupId>
            <artifactId>vectordatabase-sdk-java</artifactId>
            <version>2.5.3</version>
        </dependency>

2.创建main.java,初始化向量数据库客户端

ConnectParam connectParam = ConnectParam.newBuilder()
                .withUrl("http://xxx")
                .withUsername("root")
                .withKey("密码")
                .withTimeout(30)
                .build();
VectorDBClient client = new RPCVectorDBClient(connectParam, ReadConsistencyEnum.EVENTUAL_CONSISTENCY);

3.创建数据库

        if(!client.IsExistsDatabase("testdb")){
            client.createDatabase("testdb");
        }

4.创建表

if(!client.IsExistsCollection("数据库名","集合名")){

            CreateCollectionParam param = CreateCollectionParam.newBuilder()
                    .withName("集合名")
                    .withShardNum(1)
                    .withReplicaNum(1)
                    .withDescription("this is a collection test vector")
                    .addField(new FilterIndex("id", FieldType.String, IndexType.PRIMARY_KEY))
                    .addField(new VectorIndex("vector", 1536, IndexType.HNSW,
                            MetricType.COSINE, new HNSWParams(16, 500)))
                    .addField(new FilterIndex("a", FieldType.String, IndexType.FILTER))
                    .addField(new FilterIndex("b", FieldType.String, IndexType.FILTER))
                    .build();

            client.createCollection("数据库名",param);

}

5.插入数据

        float[] data = ... ...

        List<Float> dataList = new ArrayList<>();

        for (float value : data) {
            dataList.add(value);
        }

        Document doc1 = Document.newBuilder()
                .withId("0001")
                .withVector(dataList)
                .addDocField(new DocField("a", "0"))
                .addDocField(new DocField("b", "001"))
                .build();

        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .addDocument(doc1)
                .withBuildIndex(true)
                .build();

        Collection coll = client.describeCollection("数据库名","集合名");

        coll.upsert(insertParam);

6.搜索数据

float[] data2 = ... ...

List<Float> dataList2 = new ArrayList<>();

for (float value : data2) {
     dataList2.add(value);
}


SearchByVectorParam searchByVectorParam = SearchByVectorParam.newBuilder()
                .withVectors(Arrays.asList(dataList2))
                // 若使用 HNSW 索引，则需要指定参数 ef，ef 越大，召回率越高，但也会影响检索速度
                .withParams(new HNSWSearchParams(200))
                // 设置是否输出向量字段
                .withRetrieveVector(true)
                // 指定返回的最相似的 Top K 的 K 值
                .withLimit(2)
                // 过滤所需的结果
                .withFilter("a= \"0\" and b= \"001\"")
                // 指定返回的 fields
                .withOutputFields(Arrays.asList("id", "a","b"))
                .build();

List<List<Document>> svDocs = client.search("数据库名", "集合名", searchByVectorParam);