当红语言模型利器：深度解析向量数据库技术及其应用_如何利用模型对向量化数据库数据进行总结

编者按：随着大语言模型的广泛应用，如何存储和高效检索这些模型产生的大量向量表示成为一个较为关键的问题。本文深入探讨了向量数据库在提升语言模型应用性能方面的作用，并介绍了不同类型向量数据库的特点。

本文以简明扼要的方式全面概述了向量数据库的工作机制、应用场景和评估方法，对于在生产环境中应用语言模型的从业者具有重要的参考价值。作者首先阐述了向量表示在语言模型中的重要性，以及向量数据库如何通过语义缓存、长期记忆等机制增强语言模型的能力。然后，文章详细介绍了基于图的、基于文档的和键值型三种主流向量数据库，分析它们各自的应用场景和优缺点。

在生产环境部署语言模型应用时，作者建议从多个维度评估不同数据库的适用性。文章还提供了向量数据库基准测试和集成的最佳实践，帮助读者做出正确选择。

以下是译文，enjoy！

作者 | Stephen Oladele

编译 | 岳扬

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