“为您的LLM + Streamlit应用程序提供矢量数据库”

为您的LLM + Streamlit应用程序提供矢量数据库的完美解决方案

让我们先来快速了解一下向量数据库

如果你对大型语言模型（LLM）及其应用已经有一定的了解，那么你可能已经听说过向量数据库。在无边无际的LLM应用领域中，向量数据库是关键的支柱，它们对我们的数据进行编码和处理。它们在高效地管理和查询向量信息方面起着关键作用，使它们在当前生成式人工智能应用中不可或缺。

以下是我尽力概括向量数据库是什么以及为什么它们对于AI应用是重要的。

向量数据库概述：

目的和功能：

• 嵌入转换：向量数据库将文本信息转换为向量嵌入，这些嵌入是数学表示，捕捉了文本的语义精髓。
• 语义搜索：这些嵌入有助于语义搜索，帮助LLM匹配和理解我们提供的查询背后的语境。
• 数据结构化：通过将非结构化数据（如文本）转化为机器可以理解和处理的格式，向量数据库使得像ChatGPT这样的LLM能够准确响应用户的查询。

专业化和应用：

• 专用存储：向量数据库是处理高维向量数据的专门数据存储和检索系统，与传统关系型数据库处理的表格数据不同。
• 动态数据处理：向量数据库在具有动态数据的环境中表现出色，例如实时用户交互，它们可以快速更新和检索向量以反映最新的更改或新信息，确保您的LLM应用程序使用最新的数据或特定的数据集或文本文档。
• AI/ML集成：这些向量数据库有助于根据您的特定需求定制您的LLM驱动应用程序，具有…