When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey》的翻译。

摘要

这项调查探索了大型语言模型（LLM）和矢量数据库（VecDB）的协同潜力，这是一个新兴但快速发展的研究领域。随着LLM的激增，带来了一系列挑战，包括幻觉、过时的知识、高昂的商业应用程序成本和内存问题。VecDB通过提供存储、检索和管理LLM操作固有的高维向量表示的有效方法，成为这些问题的一个引人注目的解决方案。通过这篇细致入微的综述，我们描述了LLM和VecDB的基本原则，并批判性地分析了它们的集成对增强LLM功能的影响。本文扩展到对该领域推测性未来发展的讨论，旨在促进进一步研究优化LLM和VecDB的融合，以获得先进的数据处理和知识提取能力。

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的进步

5 讨论：挑战和未来工作

6 结论

在本文中，我们对LLM和VecDB组合的最新进展进行了系统综述。我们总结了使用VecDB查看LLM的原理，并介绍了某些应用程序，这些应用程序将LLM和VecDB与不同的原型相结合，从不同的角度和跨学科研究对现有工作进行分类。我们的研究还展示了这个快速发展的领域的研究和工程挑战，并为未来