大模型的能力边界不断拓展,但在处理具体任务时,仍需外部知识的支撑,而向量数据库恰好成为连接大模型与外部知识的桥梁。
大模型生成的内容往往依赖于训练数据,当面对最新信息或专业领域知识时,rag技术通过向量数据库检索相关知识并喂给大模型,能有效弥补大模型的知识滞后问题,提升输出内容的时效性和准确性。
在处理自然语言处理任务时,这种协同作用更为明显。用户用自然语言提问后,向量数据库能快速从海量文本中找到相关语义信息,大模型则基于这些信息生成流畅、准确的回答,让智能问答系统更加实用。
非结构化数据的融入让这种协同更具价值。无论是文档、图像还是音频,转化为向量后存入数据库,大模型都能借助向量检索获取这些信息,实现对多模态数据的综合处理,为用户提供更全面的服务。
可以说,向量数据库与大模型的协同,正在重塑 AI 应用的形态,让 AI 系统不仅具备强大的生成能力,还拥有高效的知识检索和运用能力,推动着人工智能向更实用的方向发展。
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