本文主要是介绍AIGC基础：大型语言模型 (LLM) 为什么使用向量数据库，嵌入(Embeddings)又是什么？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
嵌入：
- 它是指什么？嵌入是将数据（例如文本、图像或代码）转换为高维向量的数值表示。这些向量捕捉了数据点之间的语义含义和关系。可以将其理解为将复杂数据翻译成 LLM 可以理解的语言。
- 为什么有用？原始数据之间的相似性反映在高维空间中对应向量之间的距离上。这允许 LLM:
- 查找相似的数据：通过搜索与查询向量相近的向量，LLM 可以检索与问答、文本生成或推荐系统等任务相关的有用信息。
- 理解上下文：通过将查询向量与代表过去对话或用户偏好的其他向量进行比较，LLM 可以掌握上下文并个性化其响应。
向量数据库：
- 为什么需要？传统数据库难以高效地存储和搜索高维向量数据。向量数据库专门用于此目的，提供:
- 高效存储：它们可以高效地处理大量向量及其相关元数据。
- 快速相似性搜索：它们使用专用算法快速找到与查询向量最接近的向量，从而实现实时响应。
- 可扩展性：它们可以有效地处理不断增长的数据集。
对 LLM 的好处：
- 增强知识库：借助向量数据库，LLM 可以访问和利用超出其训练数据的外部知识，从而改善其响应和能力。
- 降低计算负载：通过向量搜索检索相关信息，LLM 可以避免处理大量原始数据，从而节省计算资源。
- 个性化互动：向量数据库允许 LLM 根据存储为向量的个人用户偏好和过去互动来个性化响应。
一些额外的注意事项：
- 虽然向量数据库具有优势，但并非每个 LLM 应用都需要它。模型的大小和复杂性以及期望的功能决定了是否需要一个。
- 不同的向量数据库提供不同的功能和性能，需要根据您的特定需求仔细选择。
总而言之，嵌入和向量数据库的结合使 LLM 能够更有效地访问和处理信息，从而实现更丰富、更具上下文感知和个性化的交互。
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