千问联网检索Agent，可实时检索全网多维多源信息，自动筛选权威来源并提炼要点，支持追溯引用与多轮追问，快速生成可靠答案，提升决策与效率。

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Zvec MCP Server 通过 MCP（Model Context Protocol） 协议，将 Zvec 的全部能力以标准化工具的形式暴露给 AI 助手。配置完成后，AI 可以在对话中直接调用向量数据库操作——无需你离开编辑器，无需手写任何代码。

本文档面向希望通过 AI 智能体（Agent）接入阿里云向量检索服务 DashVector 的开发者，提供 LLM 可消费的 API 文档结构和快速入门指导。

Zvec是阿里巴巴开源的嵌入式向量数据库，提供毫秒级的大规模向量相似度搜索能力。作为一个 in-process 库，Zvec 可以直接嵌入到应用程序中运行，无需额外的服务器部署和配置。它支持稠密向量、稀疏向量、混合检索（语义搜索 + 标量过滤），并且支持 HNSW、IVF、Flat 等多种索引类型，以及 RabitQ 等量化技术。Zvec 的核心引擎使用 C++ 编写，官方已经提供了 Python

Zvec Agent Skills 通过向 AI 助手注入 Zvec 的领域知识，让它不仅能调用工具，还能像一个熟悉 Zvec 的开发者一样思考。安装后，你只需描述业务场景，AI 就能给出完整的 Schema 设计、索引策略和可运行的代码。

Zvec是阿里巴巴开源的嵌入式向量数据库，提供毫秒级的大规模向量相似度搜索能力。作为一个 in-process 库，Zvec 可以直接嵌入到应用程序中运行，无需额外的服务器部署和配置。它支持稠密向量、稀疏向量、混合检索（语义搜索 + 标量过滤），并且支持 HNSW、IVF、Flat 等多种索引类型，以及 RabitQ 等量化技术。Zvec 的核心引擎使用 C++ 编写，官方已经提供了 Python

Zvec是阿里巴巴开源的嵌入式向量数据库，提供毫秒级的大规模向量相似度搜索能力。作为一个 in-process 库，Zvec 可以直接嵌入到应用程序中运行，无需额外的服务器部署和配置。它支持稠密向量、稀疏向量、混合检索（语义搜索 + 标量过滤），并且支持 HNSW、IVF、Flat 等多种索引类型，以及 RabitQ 等量化技术。Zvec 的核心引擎使用 C++ 编写，官方已经提供了 Python

Zvec 脱胎于阿里巴巴内部久经考验的向量检索引擎 Proxima，在继承其高性能向量索引能力的基础上，补齐了数据库层面的完整能力：持久化存储、Schema 管理和演进、标量过滤、崩溃恢复等。另外 Zvec 还针对开源的场景重新优化了向量索引和距离计算的算法实现，性能进一步提升。本文将深入剖析 Zvec 的整体架构和关键设计决策。

Zvec MCP Server 通过 MCP（Model Context Protocol） 协议，将 Zvec 的全部能力以标准化工具的形式暴露给 AI 助手。配置完成后，AI 可以在对话中直接调用向量数据库操作——无需你离开编辑器，无需手写任何代码。