腾讯云发布的向量数据库有什么特点？技术架构是什么样的？
Tencent Cloud VectorDB从性能上看，具备高性能、高可用、低成本等优势，比如单索引支持10亿级向量规模，最快支持毫秒级数据实时更新，适用于AI运算、检索，数据接入AI的效率比传统方案提升10倍。
同时，提供多副本高可用特性，提高容灾能力，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。架构层面支持水平扩展，单实例可支持百亿级向量数据规模，轻松满足AI场景下的向量存储与检索需求。目前已经在腾讯内部近40个业务线上稳定运行，日均处理的搜索请求高达千亿次。
对于企业开发者来说，只需在管理控制台中单击几下，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、运维操作，减少机器成本、运维成本、人力成本开销。
此外， VectorDB支持丰富的向量检索能力，用户通过RESTful API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。
技术架构上，腾讯云向量数据库基于腾讯集团每日处理千亿次检索的向量引擎OLAMA，底层采用Raft分布式存储，通过Master节点进行集群管理和调度，实现系统的高效运行。同时，腾讯云向量数据库支持设置多分片和多副本，进一步提升了负载均衡能力，使得向量数据库能够在处理海量向量数据的同时，实现高性能、高可扩展性和高容灾能力。
