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TOS Vectors

TOS Vectors 概述

TOS Vectors 是对象存储（TOS）为 AI 原生时代设计的存储、查询和管理向量数据的新存储服务，让海量非结构化数据拥有原生的语义理解与相似度搜索能力，将传统对象存储从“数据保存”升级为“理解数据”。TOS Vectors 能够以极低的存储成本存储大规模向量，并利用对象存储的高可靠性和弹性扩展特性，为智能搜索、RAG（检索增强生成）、AI Agent 等应用提供向量数据基础设施。

核心概念

TOS Vectors 由以下协同工作的关键组件组成：

向量桶 Vector Bucket：一种新的桶类型，用于存储和查询向量。

向量索引 Vector Index：在向量桶中，向量按向量索引的方式组织，您可以对向量索引中的向量数据进行相似性查询。

向量 Vectors：向量桶中存储的基本元素，一组浮点类型数值，用来表示文本、图像或音频之间的语义关系。查询时，可以基于语义意义进行相似性搜索。向量同时可以包含相关元数据，以便基于条件（例如时间戳、类型等）进行过滤查询。

产品优势

新架构：TOS Vectors 基于 Serverless 架构设计，解决了传统存算一体架构在面对海量、低频 AI 数据时的成本高、扩展性差等痛点。

极致成本优化：采用极简透明的计费模式，仅按数据上传量、存储容量和检索扫描数据量计费，避免了传统数据库或独立检索系统的高额计算运维成本，可将存储向量的总成本降低 90% 以上。

无限弹性与大规模：基于面向大规模向量数据的分布式架构，支持海量向量数据的存储与管理。其 Serverless 弹性扩缩容能力支持系统自动根据负载动态调整，保证高可用和高性能。

原生语义检索：支持对索引表中的向量数据进行查询，并获取基于相似度的语义检索结果。支持基于标量元数据的过滤查询，实现检索结果的精准筛选。支持定义非过滤元数据，作为检索结果的描述信息一同返回。

分层存储：可作为低成本、长周期的“向量冷存服务”，与高性能向量数据库（如 VikingDB、火山云搜索服务等）协同工作，实现冷热数据的分层存储与按需调度，平衡速度、成本与记忆深度。

易使用：提供完整的 API、SDK，满足开发者从自动化到可视化的多场景操作需求。通过 TOS 控制台可完成管控操作，包括检索查询、向量数据写入、批量插入等常见功能。

应用场景

构建低成本的 RAG 应用和知识库

随着 AI 业务发展，向量数据爆炸式增长，存储和检索成本压力剧增。对于知识问答、智能客服、医疗影像检索等对检索延迟容忍度较高的场景，使用 TOS 向量桶作为 RAG 应用的向量存储底座，能以极低的成本满足业务需求。

构建分层检索的 AI Agent

不同的 AI Agent 对检索性能要求各异。可以将全量向量数据集中存储在成本极低的 TOS 向量桶中，作为长期记忆/低频记忆；对于需要高性能、低延迟的业务场景，再将热点数据同步至高性能向量数据库中，构建分层检索的 Agent 应用架构。

构建数据统一管理的 AI 内容管理平台

AI 应用带来海量非结构化内容（原始数据）与相应的向量化结果（向量数据），存储与检索体系容易割裂。通过将原始数据存入通用 TOS 存储桶，向量数据存入 TOS 向量桶，仅需一套 API/SDK 即可同时管理和访问原始文件与向量索引，构建高效、统一的 AI 内容管理平台。

功能特性

向量管理

支持创建向量桶和创建向量索引。

支持在向量索引中写入/删除向量。

向量支持添加元数据。

支持向量检索召回（余弦、欧拉），支持结合元数据进行过滤。

域名访问

提供独立的公网和内网访问域名，与通用 TOS Bucket 隔离。

安全传输

支持通过 HTTPS 协议进行加密传输，保障数据在传输过程中的安全。

访问控制

支持基于资源的桶策略权限管理机制，可将权限控制精确到向量桶、单个或多个向量索引级别。

工作原理

TOS Vectors 的工作原理如下图所示。

规格限制

规格项	规格说明
向量桶上限	单账号单区域最多支持 100 个向量桶。
向量索引上限	邀测期间，单向量桶最多支持 100 个向量索引。
向量上限	单向量索引最多支持 5000 万向量。
检索性能	200 QPS。
召回率	90%。
平均检索时延	500 ms。

计费说明

该功能目前处于免费邀测中，仅开放华北2（北京）地域，请联系客户经理进行试用申请。

最近更新时间：2026.04.15 15:24:26

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