VikingDB – 火山引擎推出的大规模云原生向量数据库

VikingDB是什么

VikingDB的主要功能

• 丰富数据写入方式：支持实时同步、异步、单条数据页面写入及大规模数据批量写入，满足不同场景下的数据写入需求。
• 索引流式更新：基于自研 HNSW、IVF、DiskANN 等索引算法，结合旁路化流式更新架构，保障任意负载下的秒级数据实时性。
• 多样化检索能力：支持百亿级向量毫秒级检索，兼容向量、标量、混合及多模态数据检索，满足复杂查询需求。
• 可扩展云服务：提供 SaaS 控制台、API 和 Python/Java/Go SDK 接入，支持自动容量感知和弹性扩容，快速构建数据到检索全流程。
• 高性能与低成本：通过深度优化的索引算法和量化技术，实现百亿级向量检索 10ms 内完成，降低存储成本。
• 知识库与记忆库：提供知识库和记忆库功能，支持复杂语义检索和大模型长期记忆存储，适用个性化交互场景。

如何使用VikingDB

• 注册与登录：访问火山引擎官网：https://www.volcengine.com/product/VikingDB，注册并登录账号，进入 VikingDB 控制台。
• 创建向量数据库实例：在控制台中创建 VikingDB 实例，配置实例名称、存储容量、性能规格等参数。
• 数据准备与向量化：整理待处理数据，并用 Embedding 模型（如 Doubao 或其他开源模型）将数据转换为向量形式。
• 接入 VikingDB：安装并初始化 VikingDB 提供的 SDK（如 Python、Java、Go），连接到已创建的数据库实例。
• 写入数据：用 SDK 将向量数据写入 VikingDB，支持实时同步、异步等多种写入方式。
• 检索数据：使用 SDK 进行向量检索、标量检索或混合检索，获取最相似的结果。
• 监控与优化：在控制台监控实例性能指标，根据需要调整配置以优化性能和成本。

VikingDB的应用场景

• 多模态搜索：支持视频检索、素材版权、电商商品搜索及推荐、相似图片查找等场景，通过向量检索实现高效的内容匹配。
• 智能推荐：应用在智能推荐系统，支持大规模向量相似性搜索，帮助实现个性化推荐和内容去重。
• RAG 场景：作为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）场景的核心组件，为大语言模型提供高效的数据检索支持。
• 记忆库：支持大模型的长期记忆存储与检索，适用角色扮演、智能硬件、教育教学、个人助手等场景的个性化交互。
• 多模态标注：基于向量检索与关键词检索结合，实现高效语义标注，支持多模态数据的标注工作。