When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey

本调查探讨了大型语言模型（LLMs）和向量数据库（VecDBs）之间的协同潜力，这是一个蓬勃发展但快速演变的研究领域。随着LLMs的普及，出现了一系列挑战，包括幻觉、过时的知识、商业应用成本高昂和内存问题。VecDBs则成为解决这些问题的一个有力手段，通过提供高效的存储、检索和管理LLM操作所固有的高维向量表示。通过这个细致的审查，我们勾画了LLMs和VecDBs的基本原则，并对它们的整合对增强LLM功能的影响进行了批判性分析。这个讨论延伸到了对这个领域未来发展的推测性讨论，旨在促进进一步研究，以优化LLMs和VecDBs的融合，实现先进的数据处理和知识提取能力。

论文旨在探讨大型语言模型(LLMs)和向量数据库(VecDBs)的协同潜力，解决LLMs存在的挑战，如虚假信息、过时知识、商业应用成本高和内存问题。

通过使用VecDBs，提供一种高效的方法来存储、检索和管理LLMs操作中固有的高维向量表示，从而增强LLMs的功能。

论文讨论了LLMs和VecDBs的基本原理，并对它们的集成对增强LLMs功能的影响进行了关键分析。实验使用了多个数据集，并提供了开源代码。未来的研究可以进一步优化LLMs和VecDBs的融合，以提高数据处理和知识提取能力。

最近的相关研究包括“Large-scale Language Model Fine-tuning with RoBERTa”和“Efficient Vector Representation Learning with Large-Scale Data”等。