近日,IDC 发布了《RAG 与向量数据库市场前景预测》报告,深入剖析了检索增强生成(RAG)技术和向量数据库市场的发展趋势。报告不仅绘制了 RAG 技术的发展蓝图,还评估了市场上的主要厂商。在这一评估中,百度智能云的向量数据库 VectorDB 在核心性能、功能全面性、大模型支持、战略与生态合作、工程化落地五个关键领域保持领先,综合排名并列 TOP 1。
IDC 报告强调,在生成式 AI 的开发过程中,41% 的高管认为构建 RAG 架构至关重要,而 81% 的 IT 领导者认为,利用业务数据的 GenAI 模型将为企业带来竞争优势。IDC 报告还提出了四项行动建议,以指导企业在 RAG 技术的应用中取得成功:
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性能评估:选择算法工具和产品时,应从召回率、响应时间、QPS(每秒查询率)等多个维度进行综合评估。
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数据隐私保护:确保供应商的数据隐私保护措施符合企业的风险管理、治理和合规要求。
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技术合规性:确保技术厂商提供的大模型服务不会侵犯用户隐私,并能根据用户输入进行自适应优化。
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访问权限管理:实施严格的访问权限管理,以保护敏感信息不被未授权人员访问。
百度智能云 VectorDB 业界领先的核心性能
向量数据库 VectorDB 基于现代 C++ 语言编写,采用百度自主研发的 bRPC 和 bthread 协程等高性能编程框架构建,通过 GCC 编译器和 CPU 指令集优化等技术,VectorDB 在召回率、响应时间和 QPS 等关键性能指标上实现了最高达 7.5 倍的性能提升。
严格的数据保护,细粒度的权限管理
面对 IDC 报告中提到的数据隐私保护和权限管理需求,百度智能云 VectorDB 不仅提供数据加密功能,还支持在隔离的 IDC 私有化环境部署,构建企业私域的 RAG 应用,保证数据的安全性。VectorDB 支持国产芯片与操作系统,拥有技术自主性,适应多种部署形态,同时提供数据加密功能和库表的细粒度权限管理,控制人员访问的权限,避免数据泄露。
全场景的检索能力,丰富的上下游生态
百度智能云向量数据库 VectorDB 以其丰富的索引算法和业界领先的检索性能脱颖而出。VectorDB 提供 6 种索引类型,支持标量检索、向量检索、全文检索以及混合检索 &重排序等 5 大检索方式,全面满足 RAG 场景下的主流检索需求。
目前,百度智能云 VectorDB 已经在超过 500 家客户中实际落地使用,支持 HNSW、Puck、PQ 等常用算法,主流 LLM、RAG 框架,以及百度智能云千帆和开源 Embedding 模型,支持企业一站式部署落地。
未来方向
在 RAG 市场的推动下,未来百度智能云 VectorDB 将继续在产品形态、内核功能、生态支持三个方面重点发力,为企业 AI 应用落地服务,提供最专业的向量数据库服务。
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产品形态:提供免费 Lite 版,支持数据导入导出和备份恢复,提升异地多活能力,并集成 DBSC 和 DTS 等数据传输方案。
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内核功能:实现 16 位浮点和 AMX 加速,支持稀疏向量和二进制向量类型,优化了 JSON 格式和 DiskANN 索引类型。
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生态支持:增加 AI 搜索 SDK,支持更多 RAG 框架,帮助企业构建知识库,并扩展 AI 模型支持的丰富性。