向量数据库可以用于存储和管理大规模的文本向量数据,原始的长文本内容可以通过文本分割转换成文本段,再由Embedding模型生成对应的向量并存储在向量数据库中,从而构建起外部知识库。
在使用LLM进行训练或预测时,可以从向量数据库中快速地加载和查询需要的文本向量数,这些数据可以作为大模型的外部知识输入,帮助大模型生成更加准确、包含更多私域知识的答案。同时,向量数据库还可以使用一些特殊的算法和数据结构,例如向量索引和相似度计算等,来提高LLM的查询精度和效率。目前,向量数据库已经在很多知名的大模型中应用。
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