拒绝＂AI内耗＂,别让向量检索＂吃掉＂你的预算!

2025年，企业争先恐后上AI

2026年，各部门各自为战

A部门 用Milvus做向量检索，用MySQL做标量查询

B部门 用pgvector存向量

C部门 靠ES做全文搜索

D部门 单独上了Pinecone

年底一看：5套向量数据库、5套运维体系

数据不通、检索结果互相冲突

大模型来回重试，开发运维两头忙

成本还蹭蹭往上涨

这不是AI落地，这是AI内耗！

AI内耗的根子，出在数据底座上。

就像10年前企业从"每个部门一个数据库"走向"统一数据平台"一样，AI应用的向量数据底座，也该定型了！

问题出在底座，就得从底座治。

Vastbase 向量数据库

简化技术栈，拒绝AI内耗

向量查询+标量过滤，不用再写两套代码。会SQL就会向量检索，开发门槛直降。

Milvus 向量检索、pgvector 轻量化、ES 全文检索、Pinecone 托管便利、MySQL 结构化查询五大能力，Vastbase全支持！

从前 N 套技术栈、多组运维人员

现在一套技术栈、一支团队就能搞定

架构极简更省心

吞吐能力提升50%–150%，服务器成本直降33%–60%。

未命中率下降80%，一次命中更准，喂给大模型的无效内容更少，回答轮次更短，Token消耗更低。

索引体积优化38%，量化空间占用降低68.7%，查询内存节省36.5%。

根治 AI 内耗，先要统一向量数据底座。

我们要推动架构从“多系统孤立”向“一体化底座”演进，实现从“被动应付内耗”到“主动降本增效”的战略跃升。