站长之家（ChinaZ.com）11月1日 消息:腾讯云向量数据库全量开放公测，提供了高效接入大模型的解决方案。该数据库将数据向量化，提升存储和查询效率，并解决了大模型预训练成本高、幻觉、缺乏长期记忆和知识更新不及时等问题。
目前已经服务腾讯内部40多个业务和数百家公有云外部客户，帮助企业快速落地应用。
腾讯云向量数据库具有高达100亿级向量检索规模、低计算成本、高查询量和独家集成 Embedding 功能的特点，大大降低了企业接入成本。
腾讯云还针对大模型场景建立了全套解决方案，加速 AIGC 全面落地。
地址：https://cloud.tencent.com/product/vdb?from=21475
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奇富科技推出Deepbank智能金融平台，通过"智能大脑+专家模块"组合赋能银行数字化转型。该方案整合700+模型和7000+策略模块，实现从客户识别到决策支持的全流程优化：1）端到端授信决策智能体可秒级完成风险评估；2）小微企业信用评估模块覆盖99%企业群体；3）合规助手集成2000+监管规则。已与广东华兴银行等机构合作，使获客转化率提升30%、审批时效缩短80%。其核心优势在于：基于真实信贷场景构建动态知识图谱，通过长链推理引擎实现精准决策，并持续优化模型性能。
7月15日，中电科金仓发布四款AI时代数据库核心产品：KES V92025融合数据库、KEMCC统一管控平台、云数据库一体机（AI版）和KFS Ultra智能数据集成平台。公司提出"融合数据库"战略，通过底层架构重构实现多模态数据统一处理，支持向量检索、语义计算等AI场景需求。金仓同步启动"金兰组织2.0"计划，联合产学研力量构建国产数据库生态。此次发布标志着国产数据库从"替代兼容"转向"定义未来"，在AI驱动的技术变革中与国际厂商同步起跑。预计到2028年，中国数据库市场规模将达930亿元，年复合增长率12.23%。
文章探讨了AI时代高质量数据的重要性及数据治理的关键作用。指出80%的AI项目因数据质量问题失败，低质、分散、标准不一的数据成为AI落地的主要障碍。提出数据治理应从"数据可用"到"数据好用"构建全链路能力，包括明确治理目标、搭建管理平台、持续改进质量三大核心动作。以亿信华辰为例，介绍其通过"标准-质量-资产-安全"四大模块的数据治理平台，帮助客户提升AI项目效率60%以上。强调数据治理已成为企业智能转型的必选项，需要建立专业组织和运营机制，持续挖掘高价值数据，为AI提供精准供给。
文章介绍了GAI+Station智能工作站如何解决大模型产业应用中的安全与效率难题。该产品采用"本地小模型+云端大模型"混合部署模式，确保敏感数据不出域的同时调用大模型能力，支持27+文档格式解析和8大模型能力，可快速构建企业知识库。其特色包括：1)数据安全可控，原始数据本地处理；2)深度整合业务流与数据库，提升决策效率；3)预置16大权威知识库，支持行业定�
7月15日，中国电科旗下金仓数据库以"融合进化 智领未来"为主题发布全新战略，提出未来数据库应"以融合为体，以AI为用"。金仓数据库高级副总裁冷建全指出，国产数据库在AI时代的突围路径是构建"五个一体化"融合能力体系，而非简单追逐热点。金仓数据库通过多语法体系兼容、多集群架构支持、多模型数据存储、多应用场景处理、开发运维一体化五大能力，显著降低国产化替代总成本。在AI应用方面，金仓重点布局向量计算和智能运维，其向量引擎已支持多种数据类型，并应用于公共安全、电力巡检等领域。同时推出的"K宝"AI助手可提供智能运维支持，故障预警准确率达98%以上。金仓强调"融合是根本，AI是赋能"，通过夯实数据库内核能力，为各行业数字化转型提供稳定高效的数据基础设施支撑。
文章讲述了一位资深数据库管理员老邓对国产数据库替代Oracle的担忧与转变。老邓最初对国产数据库持怀疑态度，担心应用改造难度大、数据迁移复杂、系统停机时间长等问题。但在技术选型会上，一家国产数据库厂商展示了六大核心解决方案：高兼容性实现零改造、全自动迁移工具确保数据一致性、柔性迁移方案避免停机、基于真实负载的测试工具、双轨并行随时回退机制，以及媲美Oracle的性能表现。最终老邓被金仓数据库的技术实力所折服，项目成功上线运行稳定。文章展现了国产数据库在核心技术上的突破，能够满足关键业务系统的替代需求。
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AI大模型快速发展，但不同厂商的定价规则差异大，导致选择困难。AIbase推出的AI大模型费用计算器（https://model.aibase.com/zh/calculator）能帮助开发者快速比较主流模型的调用成本。该工具覆盖GPT-4、Claude、文心一言等国内外热门模型，支持输入输出分开计费，实时更新官方定价，无需注册即可使用。用户只需输入文本，系统自动拆分token数并精准计算费用，结果清晰直观可排序。建议根据场景需求选择模型：平衡成本与性能可选GPT-4o、DeepSeek-V2；高精度需求选GPT-4 Turbo；中文场景优选国产模型。使用前通过计算器模拟成本，可避免项目超支风险。
文章分析了国内AI大模型市场竞争格局，指出百度、阿里、腾讯、字节等科技巨头与初创公司纷纷布局，呈现繁荣景象。针对用户选型难题，提出需综合考虑参数规模、场景适配、成本效益等关键因素，并介绍了AIbase推出的AI大模型选型对比工具。该工具汇集主流模型最新数据，支持多维度能力对比和场景化筛选，帮助用户快速定位最适合自身需求的模型。最后强调没有"最强"的通用模型，只有最匹配特定场景的解决方案。
文章探讨了当前AI大模型市场众多选择带来的选择困难问题。面对GPT-4、Claude、文心一言等各具特色的模型，普通用户和企业难以科学评估和选择。文章提出了一套完整的评估体系，包括基础能力、技术性能、应用场景和商业考量四个维度，并建议采用标准化测试和实际场景验证相结合的方法。同时介绍了2025年主流AI模型的特点：GPT-4o在多模态交互领先，Claude3在编程和逻辑分析突出，Gemini2.5擅长长文本处理，国产DeepSeek则以高性价比见长。最后强调选择AI模型应基于具体需求，而非简单追求性能排名，建议通过专业对比平台和实际测试来验证。
