大模型知识库
腾讯云向量数据库可以和大语言模型 LLM 配合使用。企业的私域数据在经过文本分割、向量化后，可以存储在腾讯云向量数据库中，构建起企业专属的外部知识库，从而在后续的检索任务中，为大模型提供提示信息，辅助大模型生成更加准确的答案。
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推荐系统
推荐系统的目标是根据用户的历史行为和偏好，向用户推荐可能感兴趣的物品。在这种场景下，将用户行为特征向量化存储在向量数据库。当发起推荐请求时，系统会基于用户特征进行相似度计算，最终筛选用户可能感兴趣的物品推荐给用户。
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问答系统
智能问答系统是一种能够回答用户提问的智能应用，通常使用 NLP 服务和深度学习等技术实现。在问答系统中，问题和答案通常被转换为向量表示，并存储在向量数据库中。当用户提出问题时，问答系统可以通过计算向量之间的相似度，检索最相关的问题信息并返回对应的答案信息。因此，使用向量数据库来存储和检索相关的向量数据，可以提高问答系统的检索效率和准确性。
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问答系统的应用场景非常广泛，例如智能客服、智能助手、智能家居等。在这些场景中，用户可以通过自然语言提问获取相关信息，例如查询产品信息、控制家居设备等。通过使用向量数据库来存储和检索相关的向量数据，问答系统可以更快速、准确地响应用户的请求，提高用户体验。
文本/图像检索
文本/图像检索任务是指在大规模文本/图像数据库中搜索出与指定图像最相似的结果，在检索时使用到的文本/图像特征可以存储在向量数据库中，通过高性能的索引存储实现高效的相似度计算，进而返回和检索内容相匹配的文本/图像结果。下图以图像检索为例介绍任务流程。
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