【阅读论文】When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey


摘要

本调查探讨了大型语言模型(LLM)和向量数据库(VecDB)之间的协同潜力,这是一个新兴但迅速发展的研究领域。随着LLM的广泛应用,出现了许多挑战,包括产生虚构内容、知识过时、商业应用成本高昂和内存问题。VecDB作为一种有效的解决方案,通过提供存储、检索和管理LLM操作中固有的高维向量表示的方法,成为解决这些问题的有力工具。通过这篇细致入微的综述,我们阐明了LLM和VecDB的基本原理,并对它们的整合对增强LLM功能的影响进行了批判性分析。这个讨论还延伸到对该领域未来潜在发展的探讨,旨在促进进一步研究,以优化LLM和VecDB的融合,实现先进的数据处理和知识提取能力。
文章结构

术语解释:

LLMs:
Large Language Models(大型语言模型)是指一类深度学习模型,它们经过大规模训练,能够理解和生成高质量的自然语言文本。例如,GPT-3、BERT、阿里云的通义千问等都是LLMs的例子。这些模型通过学习大量文本数据集中的统计规律,能够用于各种自然语言处理任务,包括但不限于问答、文本生成、文本总结、语义分析等。

VecDB 或 Vector Database

向量数据库是一种新型数据库,主要用于存储和检索高维向量数据,特别是在自然语言处理和计算机视觉领域中,词、短语或图像特征常被表示为稠密或稀疏向量。这类数据库特别适合于检索相似性搜索、近邻搜索等场景,比如在大语言模型中结合检索增强生成(RAG)技术时,向量数据库可用于高效地查找与输入相关的信息片段。

RAG:
Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成)是一种结合了信息检索与神经网络生成技术的方法。在NLP领域中,RAG模型会在生成文本响应之前,先从一个大型知识库中检索相关信息,并将检索结果与待生成文本的上下文相结合,从而提高模型生成的准确性和一致性。

VDBMS 或 Vector-based Database Management System

向量数据库管理系统是一种特殊的数据库管理系统,它专门针对向量数据进行设计,支持高效的存储、索引和检索操作。在AI和NLP应用中,向量数据库管理系统可能用于存储诸如词嵌入、句子向量等数据,使得复杂的向量化查询变得快速且可行。虽然没有明确提及"VDBMS"与上述LLMs和RAG技术的直接关联,但可以设想,在实现RAG这样的系统时,可能会利用VDBMS的技术来提升检索效率。

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