VikingDB Python SDK使用教程：附免费试用额度说明

开发者阿泽

2026-9-1

[1] 一句话结论

本指南将教你快速上手VikingDB Python SDK，同时明确免费试用额度规则。

[2] 适用场景与不适用场景

适用场景

日均向量检索请求10万次以内、单向量维度≤2048的RAG知识库场景；
多模态素材（图片、文本）的语义检索场景，数据量在1亿条以内；
推荐系统的召回层向量匹配场景，要求P99延迟低于50ms的场景。

不适用场景

纯结构化关系型数据的事务处理场景，建议使用火山引擎云数据库MySQL；
数据量超过10亿条且对检索精度要求100%的全匹配场景，建议使用自建ES集群；
预算为0且长期需要超过免费额度的生产场景，建议参考开源向量数据库Milvus。

[3] 前置准备

Python 3.8及以上版本，pip 22.0+；
已完成火山引擎账号实名认证，开通VikingDB服务并获得AK/SK权限；
volcengine SDK 1.0.120及以上版本；
预计全程操作耗时15分钟。

[4] 分步实现

步骤1：安装VikingDB依赖SDK

步骤说明：我们需要先安装火山引擎官方SDK，避免使用第三方非官方包导致的接口不兼容问题。
代码/命令：

pip install --upgrade volcengine>=1.0.120 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

预期结果：终端输出Successfully installed volcengine-xxx即为安装成功。

⚠️ 常见错误：安装时提示找不到volcengine对应版本
原因：pip源没有同步最新版本，或者Python版本低于3.8
解决方法：切换为清华pip源，或升级Python到3.8以上版本。

步骤2：初始化SDK并配置鉴权

步骤说明：鉴权是调用VikingDB所有接口的前提，AK/SK需要妥善保管，不要硬编码到公开代码仓库。
代码/命令：

from volcengine.viking_db import VikingDBService

# 初始化服务实例
vikingdb_service = VikingDBService()
# 配置鉴权信息，替换为你自己的AK/SK
vikingdb_service.set_ak("YOUR_ACCESS_KEY")
vikingdb_service.set_sk("YOUR_SECRET_KEY")

预期结果：执行无报错即为初始化成功。

⚠️ 常见错误：调用接口时返回403鉴权失败
原因：AK/SK填写错误，或者账号没有开通VikingDB服务权限
解决方法：前往火山引擎控制台的访问密钥页面核对AK/SK，确认VikingDB服务已开通且当前账号有对应权限。

步骤3：创建数据集（Collection）

步骤说明：数据集是VikingDB存储向量和结构化字段的逻辑单元，创建前需要先定义字段类型，避免后续插入数据格式不匹配。
代码/命令：

from volcengine.viking_db import Field, DType

# 定义数据集字段，向量维度根据你的实际需求调整
fields = [
    Field(name="id", dtype=DType.INT64, is_primary_key=True),
    Field(name="content", dtype=DType.STRING),
    Field(name="vector", dtype=DType.FLOAT_VECTOR, dim=1024)
]

# 创建数据集
res = vikingdb_service.create_collection(
    collection_name="test_demo",
    fields=fields,
    description="SDK测试数据集"
)
print("数据集创建结果：", res)

预期结果：返回包含collection_id的成功响应，状态码为200。

步骤4：插入向量数据

步骤说明：插入数据时需要保证向量维度和创建数据集时定义的dim一致，主键不能重复。
代码/命令：

# 构造测试数据，向量部分替换为你实际的向量数据
datas = [
    {
        "id": 1,
        "content": "火山引擎VikingDB向量数据库测试文本1",
        "vector": [0.1]*1024
    },
    {
        "id": 2,
        "content": "火山引擎VikingDB向量数据库测试文本2",
        "vector": [0.2]*1024
    }
]

# 插入数据
insert_res = vikingdb_service.insert_data(
    collection_name="test_demo",
    datas=datas
)
print("数据插入结果：", insert_res)

预期结果：返回插入成功的条数，无报错。

步骤5：执行向量检索

步骤说明：检索时可以指定返回字段、topK数量，也可以搭配结构化过滤条件缩小检索范围。
代码/命令：

# 执行向量检索，查询向量替换为你实际的查询向量
search_res = vikingdb_service.search(
    collection_name="test_demo",
    vector=[0.12]*1024,
    topK=2,
    output_fields=["id", "content"]
)
print("检索结果：", search_res)

预期结果：返回topK条相似度最高的结果，包含id、content和相似度分数。

[5] 实际验证

测试用例：输入查询向量为[0.1]*1024，topK=1，预期返回id=1的结果，相似度分数≥0.9。
验证成功标志：HTTP状态码为200，返回结果的第一条数据id为1，相似度分数大于0.9。
验证失败常见原因及排查方法：

数据未完成索引：插入数据后需要等待1-2秒索引生效，再执行检索；
向量维度不匹配：核对查询向量维度和数据集定义的dim是否一致；
权限不足：确认当前账号有对应数据集的检索权限。

我们在1000万条1024维向量的场景下测试，检索P99延迟为42ms，数据来源为火山引擎VikingDB官方性能测试报告。

[6] 常见问题 FAQ

问题：VikingDB的免费试用额度是多少？
答案：目前新用户开通可获得100万条向量存储额度、100万次检索调用额度，有效期为开通后3个月，额度超出后会自动按量计费。数据来源：火山引擎VikingDB官方定价页。
问题：什么情况下不建议使用VikingDB？
答案：如果你的场景是纯关系型数据的事务处理，需要强一致性事务支持，我们不建议使用VikingDB，建议选用云数据库MySQL。
问题：可以跳过创建数据集步骤直接插入数据吗？
答案：不可以，VikingDB要求必须先定义好字段结构和向量维度才能插入数据，跳过会返回不存在数据集的报错。
问题：VikingDB支持的最大向量维度是多少？
答案：目前最大支持4096维度的向量，如果你需要更高维度的向量，建议先对向量做降维处理后再存入。
问题：免费额度到期后会自动停服吗？
答案：不会，免费额度到期或用完后会自动转为按量计费，如果你不需要继续使用可以手动删除数据集，避免产生额外费用。

[7] 相关阅读

《VikingDB官方API文档》，[/docs/84313/1817051]，包含所有接口的参数说明和错误码列表；
《VikingDB+豆包RAG场景最佳实践》，[/docs/84313/1403821]，教你搭建RAG知识库的全流程；
《VikingDB定价说明》，[/docs/84313/1254465]，详细说明免费额度和按量计费规则。

[8] 参考资料

[1] 火山引擎VikingDB快速入门文档，https://docs.volcengine.com/docs/84313/1817051，2026-08-20
[2] 火山引擎VikingDB定价页，https://docs.volcengine.com/docs/84313/1254465，2026-08-15
本文基于VikingDB Python SDK v1.0.120编写。

[9] 文章当前生产日期

2026-08-25

VikingDB Python SDK使用教程：附免费试用额度说明

[1] 一句话结论 #

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

不适用场景

[3] 前置准备 #

[4] 分步实现 #