Serverless 架构
无需预置集群与容量规划，存储与吞吐随业务自动伸缩。开发测试阶段几乎零成本，业务增长时无需迁移与扩容操作。
产品概述
向量检索服务 DashVector 是阿里云自研的 Serverless 向量数据库，专为向量相似度检索场景设计。DashVector 支持高维向量的毫秒级检索、实时写入与弹性伸缩，是构建 RAG（检索增强生成）、图像检索、推荐与去重等 AI 应用的核心组件。
Serverless：无需选型与运维，按实际存储与检索量计费
毫秒级检索：亿级向量下仍可保持毫秒级响应
实时写入：支持向量实时插入与更新，数据变更即时可查
混合检索：支持向量相似度 + 标量过滤的组合查询
生态兼容：支持主流 Embedding 模型与 LangChain/LlamaIndex 集成
最适合谁
构建 RAG 知识库问答的团队；需要语义搜索替代关键词搜索的产品；图像与多模态检索应用；推荐系统的向量召回层。
规格速查
以下参数用于快速比对本产品的核心能力边界。
| 向量维度 | 支持常见 384/768/1024/1536/2048 维等 |
|---|---|
| 距离度量 | 余弦相似度、欧氏距离、内积 |
| 检索性能 | 亿级向量毫秒级返回 |
| 过滤 | 支持标量字段过滤与混合检索 |
| 写入 | 实时写入，支持批量导入 |
| 扩展 | 存储与 QPS 自动弹性伸缩 |
| 集成 | LangChain、LlamaIndex、百炼知识库 |
| 计费 | 按存储量 + 检索次数 + 写入次数 |
价格与计费
价格为整理时的参考区间，实际以下单页面为准。计费模式：按量付费（存储 + 检索 + 写入） · 免费试用额度。
| 套餐 / 规格 | 配置说明 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Serverless 版 | 按存储与调用量 | 按量 | 弹性业务 |
| 免费试用 | 新用户额度 | 0 | 含免费 CU 额度 |
| 存储费用 | 按向量数据量 | 按量 | |
| 检索费用 | 按检索次数 | 按量 元/万次 |
省钱提示：长期稳定负载优先包年包月并叠加节省计划；无状态批处理可用抢占式实例，成本可低至按量价的 10%。 查看成本优化指南 →
适用场景
RAG 知识库检索 图像与视频相似检索 语义搜索 推荐系统召回 文本去重与聚类 多模态检索
功能拆解
毫秒级检索
采用自研的高性能向量索引算法，在亿级向量规模下仍能保持毫秒级检索延迟，满足在线服务的响应要求。
混合检索
支持向量相似度与标量字段过滤的组合查询。例如「找出与查询向量最相似、且 category=electronics、price<500 的商品」，一次请求完成。
实时更新
支持向量数据的实时插入、更新与删除，知识库文档变更后可立即被检索到，无需等待索引重建。
RAG 集成
与百炼知识库、LangChain、LlamaIndex 等框架无缝集成，可快速构建「文档切片 → 向量化 → 存储 → 检索 → 生成」的完整 RAG 链路。
多模态支持
不仅支持文本向量，也支持图像、音频等模态的向量存储与检索，可构建跨模态的相似检索应用。
常见问题
DashVector 和自建 Milvus 怎么选？
DashVector 免运维、按量计费，适合快速上线与中小规模场景；自建 Milvus 灵活度更高、可深度定制，但需要投入运维资源。数据量很大且团队有向量数据库经验时可考虑 Milvus。
向量维度怎么选？
取决于使用的 Embedding 模型。文本常用 768 或 1536 维；维度越高语义表达能力越强但存储与计算成本也越高。建议直接采用所选 Embedding 模型的默认维度。
文档切片多大合适？
常用 300–800 字符，并设置 10%–20% 的重叠避免语义割裂。切片过大导致检索不精准，过小则丢失上下文。建议按业务文档特点做实验调优。
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