百度智能云VectorDB表现出色，首批完成中国信通院组织的向量数据库性能测试，其高效性能和卓越表现得到了权威机构的认可，展现了其在数据库领域的领先技术和实力，VectorDB的成功完成性能测试，进一步巩固了百度智能云在云计算领域的领先地位。

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百度全新自研的分布式向量数据库产品VectorDB在Create 2025百度AI开发者大会上亮相，作为一款纯自研、支持百亿级向量的数据库服务，VectorDB基于百度自研的向量数据库内核系统构建，为各行各业的AI应用开发提供了强大的基础设施支持。

在Create展区的讲解中,现场老师详细介绍了VectorDB的存储和索引结构设计，这种专为向量设计的存储结构实现了高性价比和弹性扩展，支持海量高维向量数据的存储和检索，它不仅能轻松扩展以支持百亿级向量规模和数十万级的分片数量，还提供了高性能的访问能力，VectorDB拥有简洁的访问接口、全面的检索能力架构以及数据引擎的多方面优化，使得各场景性能相较于开源产品提升了7倍，它兼容丰富的上下游生态，满足企业用户在知识库、图片搜索、音乐推荐、文本分类等领域的需求。

值得一提的是,在由中国信通院组织的“可信数据库”首批向量数据库性能测试中，百度智能云VectorDB顺利完成了各项性能测试，成为国内首批完成测试的向量数据库产品之一，测试全程在符合信创标准的环境下进行，以更贴切地评估产品在信创环境下的实际性能，在测试中，VectorDB成功完成了百万和亿级稠密向量检索的性能测试，表现出卓越的性能。

作为专为人工智能应用设计的数据库产品,VectorDB采用分布式架构，具备强大的数据处理能力，它提供了多种检索功能，满足不同应用场景的需求，VectorDB在易用性、安全性和弹性可用性等方面也表现出色，全面支持私有化部署需求，基于DBStack的私有化架构，它支持跨AZ高可用性和国产化信创环境。

值得一提的是,VectorDB还提供了强大的生态组件，进一步扩展其应用场景，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，凭借该向量数据库平台的部署，某大型国有银行解决了内部知识孤岛问题，知识检索效率提升超过80%，大幅降低了员工获取复杂业务知识的时间成本。

VectorDB已与多个平台和框架实现集成,支持从Milvus离线迁移数据，它还提供了AI Search SDK，支持高层次RAG框架封装，并集成文心Embedding模型，基于百度中文语料和知识图谱进行训练，VectorDB的中文实体和短语性能更佳。

VectorDB适用于多种AI应用场景,如信息相似度检索、文档和图片的智能检索等，它从容面对多模态多维度向量的实时存储与检索、高性能全库更新、云端/客户端协同检索等挑战，在大模型对话场景中，VectorDB能实时存储和检索会话数据，有效提升问答准确性。

VectorDB还为私有云环境下的私域知识库构建提供了强大支持,它实现了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等功能，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向量数据库成功构建了智能投研与合规知识问答平台，将非结构化数据进行向量化处理，提高了投研报告的撰写效率和合规审核准确性。

值得注意的是,《向量数据库性能测试方法》是中国信通院云计算与大数据研究所联合行业专家共同编制的技术标准，该标准覆盖了常见的向量检索场景，为供给侧研发和应用侧选型向量数据库提供了参考，VectorDB的产品性能测试融合了国内行业专家的实践经验与智慧，是对其性能的综合评判。

VectorDB作为百度自研的分布式向量数据库产品,在性能、功能和应用场景方面均表现出色，为人工智能应用的开发提供了强大的基础设施支持。