是的，腾讯云向量数据库全面支持向量召回与排序功能。该数据库通过混合检索架构实现多路召回，并采用先进的排序算法对检索结果进行精准排序，满足企业级AI应用的高性能需求。
一、混合检索与多路召回能力
腾讯云向量数据库采用双引擎架构，同时支持稠密向量引擎和稀疏向量引擎。稠密向量引擎支持768维向量，最高可达700万QPS的毫秒级响应；稀疏向量引擎基于SPLADE算法，支持3万维稀疏向量检索，精度较传统方案提升40%。 在混合检索场景下，系统支持向量+标量字段的联合查询，可同时执行向量相似度计算和标量条件过滤。例如在电商推荐场景中，可同时匹配商品描述语义向量和价格区间等标量条件，实现精准召回。
二、智能排序算法
腾讯云向量数据库提供多种排序策略，核心包括： RRF（Reciprocal Rank Fusion）混合排序算法：该算法根据每个结果在结果集中的排序位置进行融合，无需进行归一化调整即可实现相对较好的排序效果。RRF算法可同时支持全文检索和向量搜索，让开发人员更好地优化AI搜索引擎，实现语义和关键字的组合查询。 加权重排序（WeightedRerank） ：支持为不同检索条件设置动态权重，如语义匹配占比70%+价格区间30%，实现精准度与业务需求的平衡。在电商场景测试中，该功能使CTR提升28%，推荐转化率提高19%。 LTR（Learning to Rank）基于模型的排序：通过机器学习模型对多路召回结果进行重排序，进一步提升检索结果的准确性和相关性。
三、性能表现
在100万数据集（768维）的混合检索测试中，腾讯云向量数据库表现优异：
- 召回率@95：98.2%（Elasticsearch 89.7%，Milvus 94.1%）
- 查询延迟：7.3ms（Elasticsearch 21.6ms，Milvus 15.8ms）
- 吞吐量(QPS) ：5,820（Elasticsearch 1,900，Milvus 3,200）
该数据库单索引支持千亿级向量规模，可支持百万级QPS及毫秒级查询延迟，已在腾讯内部40多个业务场景中稳定运行，日均处理1600亿次请求。
四、企业级应用场景
腾讯云向量数据库的召回与排序能力已在多个国民级产品中成功应用：
- 腾讯会议知识中枢：通过混合检索实现会议纪要的"语义理解+发言人过滤"，准确率提升65%
- 金融舆情分析：同时匹配"风险关键词"与"负面情绪向量"，预警效率提升3倍
- 电商推荐系统：支持"价格区间过滤+商品描述语义匹配"，CTR提升28%
通过端到端的AI套件，企业可快速构建知识库、推荐系统、智能问答等应用，实现从数据接入到智能检索的全流程自动化。
