摘要
本调查探讨了大型语言模型（LLM）和向量数据库（VecDB）之间的协同潜力，这是一个新兴但迅速发展的研究领域。随着LLM的广泛应用，出现了许多挑战，包括产生虚构内容、知识过时、商业应用成本高昂和内存问题。VecDB作为一种有效的解决方案，通过提供存储、检索和管理LLM操作中固有的高维向量表示的方法，成为解决这些问题的有力工具。通过这篇细致入微的综述，我们阐明了LLM和VecDB的基本原理，并对它们的整合对增强LLM功能的影响进行了批判性分析。这个讨论还延伸到对该领域未来潜在发展的探讨，旨在促进进一步研究，以优化LLM和VecDB的融合，实现先进的数据处理和知识提取能力。
文章结构
术语解释：
LLMs：
Large Language Models（大型语言模型）是指一类深度学习模型，它们经过大规模训练，能够理解和生成高质量的自然语言文本。例如，GPT-3、BERT、阿里云的通义千问等都是LLMs的例子。这些模型通过学习大量文本数据集中的统计规律，能够用于各种自然语言处理任务，包括但不限于问答、文本生成、文本总结、语义分析等。
VecDB 或 Vector Database：
向量数据库是一种新型数据库，主要用于存储和检索高维向量数据，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域中，词、短语或图像特征常被表示为稠密或稀疏向量。这类数据库特别适合于检索相似性搜索、近邻搜索等场景，比如在大语言模型中结合检索增强生成（RAG）技术时，向量数据库可用于高效地查找与输入相关的信息片段。
RAG：
Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）是一种结合了信息检索与神经网络生成技术的方法。在NLP领域中，RAG模型会在生成文本响应之前，先从一个大型知识库中检索相关信息，并将检索结果与待生成文本的上下文相结合，从而提高模型生成的准确性和一致性。
VDBMS 或 Vector-based Database Management System：
向量数据库管理系统是一种特殊的数据库管理系统，它专门针对向量数据进行设计，支持高效的存储、索引和检索操作。在AI和NLP应用中，向量数据库管理系统可能用于存储诸如词嵌入、句子向量等数据，使得复杂的向量化查询变得快速且可行。虽然没有明确提及“VDBMS”与上述LLMs和RAG技术的直接关联，但可以设想，在实现RAG这样的系统时，可能会利用VDBMS的技术来提升检索效率。
