【大语言模型】如何让ChatGPT等LLM拥有记忆
我们现在在跟ChatGPT等生成式人工智能聊天时，都需要我们给定一个上下文，生成式AI才会根据我们问题结合上下文给出回答，他们并没有任何记忆。想象一下未来我们有一个AI机器人在我们的身边，每天它的记忆都会归零，你必须跟它解释下过去发生了什么是多么痛苦的一件事。
这个问题需要引入Vector Database来解决，将向量数据库作为大型语言模型（LLM）如GPT-3或BERT的长期记忆使用是一种增强其功能的策略，特别适用于需要知识保留、上下文管理和从新信息中动态学习的任务。这种概念涉及利用向量数据库来存储和检索上下文和事实信息，这些信息可以在对话或任务中由LLM动态使用。
向量数据库是一种专门用于存储、索引和管理由机器学习模型生成的数据向量嵌入的数据库。这些向量嵌入是数据项（如文本、图像或声音）的高维表示，能够捕获它们的内容或特征的某些方面，以便计算机能够处理。这些嵌入通常由自然语言处理（NLP）或图像识别等现代AI模型生成。
向量数据库的关键特性
1. 高维索引：
向量数据库针对高维数据进行了优化，这些数据是许多现代AI模型的输出。与传统数据库可能难以处理维度的诅咒不同，向量数据库使用复杂的索引技术有效地在高维空间中进行查询。
2. 相似性搜索：
向量数据库的一个主要功能是执行相似性或接近性搜索。它们可以根据距离度量（如欧几里得距离、余弦相似度或曼哈顿距离）快速找到与给定查询向量最接近的向量。这对推荐系统、搜索引擎和异常检测等应用至关重要。
3. 可扩展性：
这些数据库旨在随着数据大小和维度的增长而扩展，能够处理数百万甚至数十亿个向量。
下面是一些常见的Vector Database：
如果大家感兴趣，我会在后面的文章详细讲解Vector的原理，给我留言。
原文地址：https://blog.csdn.net/Hyman_Qiu/article/details/137849778
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