VikingDB

一、什么是 VikingDB？

VikingDB是由火山引擎（Volcano Engine）推出的云端向量数据库，设计用于高效存储、索引和管理海量嵌入向量。这些嵌入通常来自深度学习模型或其他机器学习模型，被应用于语义检索、知识问答、推荐系统等 AI场景中。

作为高性能向量检索平台，VikingDB 提供多种检索方式（余弦、L2、IP距离），支持批量upsert、重排序、聚合检索、稀疏+密集混合向量检索等功能，同时覆盖云端及本地部署场景。

二、核心功能与能力

2.1 高性能向量检索

VikingDB 支持批量 upsert、向量化检索、重排序 rerank、多种相似度计算（如余弦、欧氏、内积）和邻近检索（HNSW、IVF、DiskANN）。

2.2 聚合与过滤能力

提供搜索聚合（SearchAgg）功能，用户可基于字段分组统计向量匹配结果，支持过滤条件与分区策略，适合复杂业务场景。

2.3 多语言 SDK 支持

官方提供 Go、Java、Python 等多语言客户端，例如 volcengine-sdk-golang 与 volcengine-java-sdk。

2.4 混合向量检索

配置支持混合向量检索（dense + sparse），用户可设置稀疏向量权重，更精细控制检索结果 relevance。

2.5 MCP 和 Agent 集成

VikingDB 支持 Model Context Protocol（MCP），可作为 Agent 后端，通过 vikingdb-mcp-server 提供工具接口，实现 upsert、检索等能力，广泛用于智能问答或 Agent system 交互平台。

三、典型使用场景

3.1 语义检索与知识问答

为文档、FAQ、产品信息生成 embedding 储存向量、建立索引，通过相似性检索实现快速答案反馈。

3.2 推荐系统与内容聚合

相似用户行为或物料 embedding 存表，通过相似性计算推荐关联内容。

3.3 多模态数据管理

支持向量字段与文本、图像字段共存，可进行多条件检索与聚合。

3.4 Agent-Based 应用

基于 NLP Agent 后端存储、检索对话片段，返回高相关片段供生成模型使用。

四、部署与技术集成

4.1 在云端部署

可在火山引擎控制台创建 VikingDB 实例，并获取主机地址、区域、AK/SK 参数。

4.2 配置 SDK 几乎一步到位

Go 示例：

svc := volcengine.NewVikingDBService(host, region, ak, sk, "https") svc.CreateCollection("col", fields, "desc") svc.CreateIndex("col", "idx", indexOptions) svc.UpsertData(...) svc = svc.Rerank(query, content, title)

Python + LangChain 示例：

from langchain_community.vectorstores.vikingdb import VikingDB, VikingDBConfig db = VikingDB.from_documents(docs, embeddings, connection_args=VikingDBConfig(host, region, ak, sk, "https"), collection_name="docs", drop_old=True) results = db.similarity_search("your query")

4.3 支持混合检索配置

通过 SDK 或控制台配置索引参数，可设置 shard、partition、向量维度、混合检索权重等。

4.4 Agent（如 MCP）配置

使用如 vikingdb-mcp-server 套件，在 Agent 环境中追加工具支持，实现文档存储、向量检索、细粒度过滤调用。

五、用户常见问题（FAQ）

Q1：VikingDB 支持哪些检索类型？
支持余弦、L2、内积计算，邻近检索算法包括 HNSW、IVF、DiskANN 等。

Q2：能否混合使用稀疏与密集向量？
支持混合检索，可基于字段设定稀疏+密集权重。

Q3：适用于哪类嵌入规模？
面向海量向量存储与检索，适合生产环境中的百万至亿级别嵌入数据。

Q4：提供哪些访问方式？
Go、Java、Python SDK；LangChain 集成；MCP 工具；REST/gRPC 方式。

Q5：如何进行聚合统计？
可通过 SearchAgg 功能按字段分组统计检索结果。

Q6：支持边缘部署吗？
目前主要云端服务，但 SDK 支持本地模拟部署检索接口，适合测试用途。

Q7：如何控制访问权限？
通过 Access Key / Secret Key 搭配 region、host、schema 设置保障访问安全性。

Q8：融合 Agent 的例子？
使用 MCP server 可将 VikingDB 作为 Agent 工具端，支持智能检索、对话参考等功能。

六、优劣对比与选择建议

七、未来趋势与优化建议

1. 增加本地边缘节点部署支持，降低依赖云服务。

2. 升级稀疏+密集向量调度机制，提升搜索准确度。

3. 扩展监控与运维界面，接入 Grafana、OpenTelemetry 等。

4. 拓展 Agent 用例与示例库，加速智能检索集成。

5. 构建社区生态，推动 SDK、工具及插件共享。

八、总结

VikingDB作为火山引擎提供的高性能向量数据库，具备混合检索、海量向量支持、聚合分析、多语言 SDK 和 Agent 集成等优势。它适合 AI 工具使用者搭建智能搜索、知识问答、推荐系统和 Agent 应用，是构建 AI 应用核心组件的理想选择。通过云端部署与 SDK 接入，用户可迅速开启嵌入式向量服务，在性能、灵活性和生态支持方面具备强竞争力。