什么是向量数据库？如何将向量数据库与大模型结合，创造出超强人工智能引擎？

向量的概念介绍

• 向量是一个用数字表示特征的数组，常用于描述复杂图形。
• 将图形的特征转化为数字向量后，计算机可以更容易识别和理解图形。
• 当新的图形出现时，计算机可以通过计算向量空间中距离最近（相似性最高）的向量，来识别图形。
• 举例：如一个苹果，但在发明苹果这个词之前，人们怎么描述它？颜色、大小、形状、纹理？找到更多的特征，就能对苹果的定义更清晰。把这些特征用数字表述，就可以得到一个数组，就是向量。当复杂的图形变成了计算机熟悉的数字，他就认识苹果了。当新的苹果出现，计算机还能认出来它吗？当然，因为这些图像在向量空间中离得最近，相似性最高。
  

大模型和向量数据库的应用

• 大模型使用上千个向量维度来进行训练和学习，是人工智能的眼睛。
• 在训练大语言模型时，将输入的词句转化为向量数据。
• 如果训练数据中出现了多组类似的语言，相似的词汇在向量空间中会距离更近。
• 大语言模型通过逐渐捕捉词汇间的语义和语法关系，来理解上下文。

使用向量数据库的优势

• 向量数据库专门用于非结构化数据的检索，在空间中进行模糊检索。
• 大模型处理的非结构化数据可能规模过亿，向量维度可能高达数千。
• 传统数据库只能进行行列检索，而向量数据库可以快速输出权重最高的答案。
• 向量数据库与大模型结合，能够产生更多的化学反应，带来更好的效果。

向量数据库在大模型中的应用

• 在大模型的各个环节中，引入向量数据库可以获得更好的性能。
• 大模型一般采用预训练模式，难以实时更新知识库。
• 引入向量数据库后，可以插入高性能的外接硬盘，支持学习、互联网等最新信息。
• 企业可以注入私域数据，如公司信息、产品手册等，供模型进行推理。
• 使用向量数据库更新历史问答，使 AI 拥有记忆和缓存答案的能力。