宝兰德参与编写的《向量数据库白皮书》在世界人工智能大会重磅发布
7月27日，2025世界人工智能大会（WAIC）“智算技术创新与行业实践论坛”上 ，由全球计算联盟GCC智能计算产业发展委员会组织 ，宝兰德等多家企业联合编写的《向量数据库白皮书》正式发布。此次《白皮书》的发布既回应了大模型热潮带来的技术需求，又为国内AI产业链的自主可控发展提供了技术路线图。
在AI业务规模化落地的浪潮中，向量数据库作为多模态数据引擎，已然成为连接用户数据、AI大模型与AI Agent应用的核心中间件，并以其高效处理非结构化数据的能力成为大模型落地的关键支撑。《白皮书》系统的梳理了向量数据库的技术原理、应用场景及未来趋势，为行业提供了权威的技术参考框架，受到与会专家及企业代表的高度关注。
宝兰德沉淀分布式数据库、AI领域的技术经验，为白皮书贡献了丰富的实践案例与技术见解，特别是在高并发查询优化、分布式架构设计等维度体现了独特的技术视角。在编写过程中，宝兰德通过深耕底层技术原理，构建了系统的技术框架。从向量表示的基础理论出发，详解词嵌入、多模态嵌入等主流神经嵌入技术，剖析嵌入与向量数据库的共生关系；深入阐释向量索引原理、存储优化方案，以及相似度计算的深层逻辑与搜索优化策略，同时梳理主流技术栈与选型考量。
《白皮书》指出，随着多模态AI应用的爆发式增长，传统关系型数据库已难以满足向量数据的高维检索需求，而具备相似性搜索能力的向量数据库将成为智能推荐、图像识别、自然语言处理等场景的底层引擎。
宝兰德AI智慧助手平台内置深度优化的向量数据库引擎，凭借海量数据（维权）处理能力与超低延迟响应性能，可以全面满足各类AI智慧助手对性能与稳定性的严苛要求。依托该引擎，宝兰德自研前沿RAG框架，集成向量语义检索、全文检索、标量检索、混合检索等多维能力，显著提升数据检索的效率、准确度与精准度，助力用户轻松构建语料库和知识库。
基于AI智慧助手平台，宝兰德帮助客户落地了众多AI业务应用场景，如智能问数、文档审核、智能工单、报告生成、智能运维、企业知识库以及智慧校园助手等，其中向量数据库主要支撑五大场景：
1. 基于RAG框架构建实时领域知识，作为AI大模型的外挂知识库，有效破解大模型"幻觉"难题；
2. 长序列推理场景下，通过构建多序列共享KV Cache，持久化用户与模型、助手的对话信息，以"查代算"模式大幅降低推理算力消耗，支撑更高用户并发；
3. 整合结构化与非结构化数据，构建高质量垂类语料库，加速大模型训练、微调和评测流程；
4. 打造统一多模态数据存储与计算引擎，避免AI应用底层向量数据库的烟囱式建设，减少数据冗余，降低存储成本。
5.构建规则库、模板库以及指标算子库，实现灵活的内容生成、数据审核和分析预测，准确率可到100%。
向量数据库作为AI时代的新型基础设施规模快速扩大，据第三方数据显示，全球向量数据库市场规模将在2025年突破50亿美元，年复合增长率超过30%。宝兰德技术团队基于自身在金融、电信、教育等行业的技术沉淀，详细分析了不同场景下向量数据库的选型策略，这些实战经验对传统企业的AI转型具有重要指导价值。此次《白皮书》的发布不仅填补了国内该领域技术标准的空白，更通过宝兰德等企业的实践分享，为产业链上下游提供了可落地的技术实施方案。