矢量數據庫充當法學碩士和外部信息之間的橋梁，為生成式人工智能系統提供基本功能。

以ChatGPT為代表的生成式人工智能(GenAI)的出現和大型語言模型(LLM)的興起，重塑了我們對人工智能潛力的看法。這些發展不僅改變了開發人員構建人工智能應用的方式，而且還促進了新的開發工具的出現。在這場技術革命中，矢量數據庫已成為生成式人工智能技術堆棧的重要組成部分，解決了法學碩士的關鍵局限性，例如幻覺和缺乏長期記憶。在本文中，我們將探索矢量數據庫的世界以及它們如何與生成式人工智能集成。

了解矢量數據庫

矢量數據庫或面向矢量的數據庫是旨在高效存儲、管理和檢索高維矢量數據的系統。這些數據庫非常適合處理可以表示為向量的數據，這些數據是數值數組或值列表。矢量數據庫與傳統關系數據庫的不同之處在于它們針對基于矢量的操作和相似性搜索進行了優化。

以下是矢量數據庫的主要特征和組成部分：

矢量數據存儲：矢量數據庫旨在存儲矢量數據，代表各種信息，包括文本文檔、圖像、音頻、傳感器讀數等。每個數據項都與表示其在高維空間中的特征的向量嵌入相關聯。

矢量索引：為了實現高效的相似性搜索，矢量數據庫使用專門的索引技術。這些索引預先計算向量之間的距離或相似度，以便在進行查詢時更快地檢索相似的項目。常見的索引方法包括分層可導航小世界(HNSW)、乘積量化和局部敏感哈希(LSH)。

相似性搜索：矢量數據庫的主要目的之一是執行相似性搜索。給定一個查詢向量，數據庫可以根據向量空間中定義的距離或相似性度量快速找到與查詢相似的項目。這對于內容推薦、圖像檢索和自然語言搜索等任務特別有用。

語義搜索：矢量數據庫支持語義搜索，這超出了簡單的基于關鍵字的搜索。他們可以理解數據的語義并檢索語義相關的項目，即使它們不共享精確的關鍵字匹配。這使得它們對于需要理解自然語言查詢的應用很有價值。

矢量化：數據項在存儲到數據庫之前必須進行矢量化。矢量化是將數據轉換為向量嵌入的過程。機器學習模型通常用于執行此任務，捕獲數據的語義信息。

可擴展性：矢量數據庫旨在有效地處理大規模數據集。它們可以擴展以容納數十億個數據對象，并且即使在數據量很大的情況下也可以執行快速查詢。

應用：矢量數據庫用于各種領域和應用，包括推薦系統、內容搜索引擎、自然語言處理、圖像和視頻分析、異常檢測等。它們在傳統關系數據庫難以提供高效查詢的場景中表現出色。

集成：矢量數據庫可以集成到更廣泛的技術堆棧中，與機器學習模型、生成式人工智能和其他數據處理組件一起工作，以增強其功能。

矢量數據庫如何支持生成式人工智能?

高效的數據檢索：生成式人工智能應用通常處理大型且復雜的數據集，從文本和圖像到結構化和非結構化數據。矢量數據庫擅長高效存儲和檢索高維數據。它們允許生成式人工智能系統基于向量嵌入快速找到相似的對象，這對于推薦系統、語義搜索和內容生成等任務至關重要。

語義搜索：傳統數據庫依賴于基于關鍵字的搜索，這在使用生成式人工智能時可能會受到限制。另一方面，矢量數據庫支持語義搜索。他們不僅可以根據精確匹配來查找項目，還可以通過理解數據的語義來查找項目。這對于需要理解自然語言查詢或搜索類似內容的應用(例如聊天機器人、內容推薦引擎和問答系統)至關重要。

外部存儲器：生成式人工智能模型，例如大型語言模型(LLM)，通常是無狀態的。他們缺乏長期記憶，需要訪問外部信息來提供情境感知響應。矢量數據庫作為外部存儲器，根據需要存儲和檢索相關信息，使生成式人工智能系統能夠維護上下文并提供更準確和上下文相關的響應。

解決法學碩士的局限性：通用法學碩士有時會產生不準確或“幻覺”的回答。矢量數據庫通過提供可靠的事實信息來源來幫助緩解這個問題。生成式人工智能系統可以查詢矢量數據庫以獲取準確的數據，從而降低生成錯誤響應的風險。

快速原型設計：生成式人工智能開發通常涉及快速原型設計來測試新的想法和概念。矢量數據庫通過提供簡單的設置、數據的自動矢量化和高效的搜索功能來簡化此過程。開發人員可以快速試驗人工智能應用，而無需在數據管理上花費過多時間。

與生成式人工智能技術堆棧集成：矢量數據庫與生成式人工智能技術堆棧的其他組件無縫集成。它們與人工智能模型結合使用，使開發人員能夠創建更先進、更強大的人工智能應用，結合兩種技術的優勢。這種集成簡化了開發工作流程并加速了生成式人工智能解決方案的部署。

可擴展性：隨著生成式人工智能應用從原型轉向生產，可擴展性變得至關重要。矢量數據庫旨在高效擴展，支持數十億個數據對象，即使對于龐大的數據集也能實現閃電般的快速搜索。這種可擴展性確保生成式人工智能解決方案能夠滿足現實世界的大規模應用的需求。

數據保護和合規性：生成式人工智能應用經常處理敏感數據，遵守數據保護法規至關重要。矢量數據庫提供訪問管理和多租戶等功能，確保數據受到保護并滿足合規性要求，使其適合生產就緒的生成式人工智能解決方案。

在生成式人工智能中的角色

矢量數據庫在增強生成式人工智能的能力方面發揮著關鍵作用，尤其是在像ChatGPT這樣的大型語言模型(LLM)中。這些數據庫已經發展成為外部記憶和知識數據庫，以補充法學碩士。在企業越來越多地部署定制聊天機器人和對話式人工智能以改善客戶體驗和運營效率的時代，矢量數據庫已成為一個重要組成部分。本節深入探討向量數據庫在實現生成式人工智能目標中發揮的關鍵作用。

1、提供外部存儲器

對話式人工智能要想取得成功，它必須保持上下文并記住對話中之前所說的內容。這就是矢量數據庫發揮作用的地方。它們充當可以輕松更新和訪問的外部存儲器。

想象一下客戶與聊天機器人交互以獲得技術支持的場景。聊天機器人需要記住對話中先前提出的問題的細節，以提供連貫且有用的響應。矢量數據庫存儲此上下文信息，允許法學碩士檢索并將其合并到正在進行的對話中，從而創建更加個性化和無縫的交互。

2、查詢外部信息

除了記住過去的交互之外，生成式人工智能系統通常還需要查詢超出其一般知識的外部信息。雖然像ChatGPT這樣的法學碩士可以生成類似人類的響應，但他們的響應可能并不總是準確的，特別是在缺乏全面培訓數據的特定領域。這就是矢量數據庫可以發揮作用的地方。

矢量數據庫使生成式人工智能系統能夠從可靠的來源查詢事實信息。如果LLM遇到需要特定領域知識的用戶查詢，它可以使用向量數據庫來檢索準確且最新的信息。例如，在醫療聊天機器人場景中，如果用戶詢問特定病癥的最新治療指南，法學碩士可以查閱矢量數據庫，根據最新的醫學文獻提供準確的答復。

矢量數據庫充當法學碩士和外部信息之間的橋梁，為生成式人工智能系統提供基本功能。它們使法學碩士能夠記住過去的互動，進行連貫的對話，并查詢外部知識源以獲得準確和最新的信息。隨著企業越來越多地采用生成式人工智能解決方案來改善客戶支持、自動化任務并提供個性化體驗，矢量數據庫在增強LLM能力方面的作用變得越來越重要。

矢量數據庫與生成人工智能之間的合作不僅僅是技術聯盟，更是技術聯盟。它是進步的催化劑。這兩項技術正在重塑我們利用數據的力量和構建智能系統的方式。