向量数据库不是必须的

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【原文作者】 AI大模型实验室
【作者简介】 关注大模型技术的创新与发展，探索大模型的实际应用，探讨 AI 未来对企业与社会发展的影响。
【微 信 号】 damoxingLab

文章摘要

【关 键 词】 语言模型、上下文大小、解决方案、向量嵌入、RAG

这篇文章讨论了在大型语言模型（LLM）中进行问答时遇到的上下文大小限制问题，并提出了两种解决方案。

第一种解决方案是对LLM进行微调，但这可能会面临文档集合变化频繁的问题。

另一种解决方案是使用检索增强生成（RAG），其中包括了向量嵌入和传统信息检索解决方案的基准测试和评估。作者还提到了使用SQuAD数据集作为参考，并对OpenAI的嵌入式向量服务和BM25方法进行了比较。

最后，作者总结了在进行RAG时不一定需要使用向量数据库的观点，并鼓励读者根据项目需求评估是否使用向量数据库。

文章首先介绍了LLM的上下文大小限制问题，提出了微调和RAG两种解决方案。RAG包括了向量嵌入和传统信息检索解决方案的基准测试和评估。作者还提到了使用SQuAD数据集作为参考，并对OpenAI的嵌入式向量服务和BM25方法进行了比较。最后，作者总结了在进行RAG时不一定需要使用向量数据库的观点，并鼓励读者根据项目需求评估是否使用向量数据库。

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【阅读时长】 8分钟