When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey

本篇文章属于LLM系列内容，主要涉及对《When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey》这一文献的译介工作。

当大型语言模型与矢量数据库相遇：综述

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 背景
  • 3 LLM与VecDB的协同作用：增强和创新
  • 4 扩展视野：RAG的进步
  • 5 讨论：挑战和未来工作
  • 6 结论

摘要

本项研究探讨了大型语言模型（LLM）与矢量数据存储库（VecDB）之间的协同可能性，该方向属于一个新兴但发展迅速的学术领域。随着LLM的广泛应用，也引发出诸多问题，例如产生虚假信息、知识更新滞后、商业应用成本较高以及内存占用过大等。VecDB凭借其在存储、检索及管理LLM运行过程中所涉及的高维向量表示方面的高效手段，成为应对上述难题的一种颇具吸引力的方案。通过此次系统性的综述，我们阐述了LLM与VecDB的核心原理，并对其整合方式对提升LLM性能所产生的影响进行了深入分析。此外，本文还进一步探讨了该研究方向可能的发展趋势，意在推动后续针对LLM与VecDB融合优化的研究进程，从而实现更高效的数据处理与知识挖掘能力。

1 引言

2 背景

3 LLM与VecDB的协同作用：增强和创新

4 扩展视野：RAG的