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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

1. 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。

2. 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。

3. 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。