AIGC基础：大型语言模型 (LLM) 为什么使用向量数据库，嵌入(Embeddings)又是什么？_embeddings是在llm还是模态编码器中使用

嵌入：

• 它是指什么？嵌入是将数据（例如文本、图像或代码）转换为高维向量的数值表示。这些向量捕捉了数据点之间的语义含义和关系。可以将其理解为将复杂数据翻译成 LLM 可以理解的语言。
• 为什么有用？原始数据之间的相似性反映在高维空间中对应向量之间的距离上。这允许 LLM:
  • 查找相似的数据：通过搜索与查询向量相近的向量，LLM 可以检索与问答、文本生成或推荐系统等任务相关的有用信息。
  • 理解上下文：通过将查询向量与代表过去对话或用户偏好的其他向量进行比较，LLM 可以掌握上下文并个性化其响应。

向量数据库：

• 为什么需要？传统数据库难以高效地存储和搜索高维向量数据。向量数据库专门用于此目的，提供:
  • 高效存储：它们可以高效地处理大量向量及其相关元数据。
  • 快速相似性搜索：它们使用专用算法快速找到与查询向量最接近的向量，从而实现实时响应。
  • 可扩展性：它们可以有效地处理不断增长的数据集。

对 LLM 的好处：

• 增强知识库：借助向量数据库，LLM 可以访问和利用超出其训练数据的外部知识，从而改善其响应和能力。
• 降低计算负载：通过向量搜索检索相关信息，LLM 可以避免处理大量原始数据，从而节省计算资源。
• 个性化互动：向量数据库允许 LLM 根据存储为向量的个人用户偏好和过去互动来个性化响应。

一些额外的注意事项：

• 虽然向量数据库具有优势，但并非每个 LLM 应用都需要它。模型的大小和复杂性以及期望的功能决定了是否需要一个。
• 不同的向量数据库提供不同的功能和性能，需要根据您的特定需求仔细选择。

总而言之，嵌入和向量数据库的结合使 LLM 能够更有效地访问和处理信息，从而实现更丰富、更具上下文感知和个性化的交互。