在 ChatGPT 等大语言模型(LLM)盛行的当下,一直不温不火的向量数据库(Vector Data Base ,VectorDB)开始受到大家的关注。一般而言,大模型在回答具有普遍性的问题上游刃有余,但在回答垂直专业的问题上,就显得不那么出色,例如,大模型在医疗行业会存在回答不准确的情况。这时,为大模型配备一个「超级大脑」变得尤为重要,这个「超级大脑」可以存储一些专有知识,这样一来,大模型就能从海量的数据中快速检索出最合适的答案,提高它们的准确性和效率,而向量数据库就充当了「超级大脑」角色。其实,早在 2013 年谷歌就发表了一篇名为《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》论文,文中介绍了一种名为 “Word2Vec” 的方法,用来将文字表示为向量。
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