一站式方案：源自腾讯内部积累；简化开发流程；降低业务接入门槛；提升业务接入效率；降低算法工程投入；

不同的接入方式、不同的自动化程度，满足企业各个场景的需求

场景介绍：在进行AI模型训练时，使用向量数据库存储海量样本数据，当测试阶段发现Corner case时，通过向量检索补充相似样本进行模型Fine-tune（微调），从而提升AI模型的效果。场景关键词• 模型训练• Fine-tune

场景介绍：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。场景关键词 • 大语言模型 LLM • 外部知识库 • 企业私域知识

场景介绍：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，然后返回与用户可能感兴趣的物品作为推荐结果。场景关键词 • 协同过滤 • 个性化推荐

场景介绍：智能问答系统是一种能够回答用户提出问题的智能应用，通常使用自然语言处理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。场景关键词• 语义检索 • 问答匹配