大型语言模型 (LLM) 和向量数据库通过它们对数据向量表示的共同依赖性联系在一起。 LLM（例如 GPT 或 BERT）通过将单词、句子或文档转换为称为嵌入的高维数值向量来处理文本。 这些嵌入捕获语义意义，使模型能够理解单词或短语之间的关系。 向量数据库（如 Pinecone、Milvus 或 FAISS）专门用于高效地存储和检索这些向量。 它们可以进行快速相似性搜索，这对于依赖于查找语义相关内容的应用程序至关重要。 例如，当 LLM 为用户的查询生成嵌入时，向量数据库可以快速定位来自大型数据集（例如产品描述或支持文章）的最相关的预计算嵌入，以提供上下文相关的响应。
LLM 和向量数据库的集成在需要实时检索的场景中非常实用。 例如，在聊天机器人系统中，LLM 可能会为用户的问题（例如“如何重置我的密码？”）生成嵌入。 然后，向量数据库搜索其存储的支持文章的嵌入以找到最接近的匹配项。 这避免了对基于关键字的搜索的需求，因为关键字搜索可能会因措辞差异而遗漏相关结果。 另一个例子是推荐系统：电子商务平台可以使用 LLM 来嵌入产品描述和用户偏好，然后使用向量数据库来推荐具有相似嵌入的项目。 向量数据库在处理高维数据方面的效率使其对于扩展这些应用程序至关重要，因为跨数百万个向量的暴力比较在计算上是禁止的。
实施这种组合的开发人员应该考虑权衡和工具。 LLM 需要大量的计算资源来生成嵌入，特别是对于大型数据集，因此在向量数据库中预处理和缓存嵌入可以减少推理期间的延迟。 向量数据库还使用近似最近邻 (ANN) 算法来平衡速度和准确性——例如，FAISS 中的 HNSW 或 IVF 索引。 选择正确的索引涉及根据数据集大小和查询性能需求进行测试。 此外，对嵌入的更新（例如，添加新产品或文章）需要 LLM 和数据库之间的同步。 一个实用的工作流程可能涉及使用像 Hugging Face 的 Transformers 这样的库来生成嵌入，然后使用像 Pinecone 这样的托管向量数据库服务进行存储和检索。 此设置可确保可伸缩性，同时抽象基础设施复杂性，使开发人员能够专注于应用程序逻辑。