国君计算机｜向量数据库助推RAG加速大模型应用

投资建议： 我们认为，现阶段本地部署可能是最适合大型企业和特殊行业企业的AI调用方式，得益于其对数据主权与模型可控性的双重保障，看好如向量数据库等新型基础软件的扩圈。

向量数据库专业处理向量嵌入，全方位为大模型赋能。 人工智能时代下，非结构化数据成为主流趋势，向量数据库具备系统处理由非结构化数据转换而来的向量嵌入，腾讯将自研的向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗，实现了10倍效率的提升。向量数据库为大模型提供外置记忆块，帮助企业整合私域数据并构建专属知识库，加速大模型在各业务场景落地。向量数据库为向量数据构建索引，利用语义搜索、混合搜索、关键词搜索等全面提升大模型检索速度、响应速度，Zilliz与英伟达携手发布Milvus2.4版本，通过集成GPU，进一步实现检索效率的飞跃。

DeepSeek开源重塑大模型竞争格局，本地部署成为主流趋势，叠加信创加速国产数据库渗透多行业。 随着DeepSeek开源以及多个大模型均免费开放，企业本地部署一流大模型的资本开支大幅降低，多地政务系统、基金与券商行业、工业与高端设备制造业、交通与文旅等各个行业加速DeepSeek大模型的本地部署。向量数据库作为大模型发展的基础设施，正成为企业AI发展的重要一极。在信创浪潮中，国产AI生态加速构建，各类芯片厂商、科技公司纷纷与DeepSeek达成合作，实现产业链上下游协同发展。未来科技将朝着“大模型+GPU+向量数据库”方向发展，布局向量数据库的企业将深度参与国产替代浪潮。

向量数据库的激烈竞争获胜者应当是那些具备工程化降本能力与场景化产品创新优势的厂商。 企业部署向量数据库需经历非结构化数据向量化处理的复杂工程链路，高昂的开发成本倒逼厂商强化产品化封装能力——头部企业需深度耦合大模型技术栈，在大模型应用落地过程中更需针对金融、医疗等高价值垂直场景开发端到端解决方案，并通过动态定价模型（按查询/存储/效果付费）构建商业化壁垒。此外长期来看，参考海外SaaS化集成路径，具备差异化技术能力的第三方厂商有望与云平台形成"能力互补+联合交付"的合作范式（如腾讯云生态案例），通过软硬一体解决方案输出实现协同增长，尤其在私有化部署、混合云架构等企业级需求场景中，技术生态整合能力将成为核心竞争壁垒。

风险提示： 技术研发进展不及预期、资本投入不及预期、市场竞争加剧的风险。

文章来源

本文摘自：2025年2月24日发布的《向量数据库助推RAG加速大模型应用》

李博伦，资格证书编号：S0880520020004

伍   巍，资格证书编号：S0880123070157