When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey

要約

この調査では、急成長しているが急速に発展している研究分野である大規模言語モデル（LLM）とベクターデータベース（VecDB）の相乗効果の可能性を探る。LLMの普及に伴い、幻覚、時代遅れの知識、法外な商用アプリケーションのコスト、メモリの問題など、多くの課題が発生している。VecDBは、LLM操作に内在する高次元ベクトル表現を保存、検索、管理する効率的な手段を提供することで、これらの問題に対する説得力のあるソリューションとして登場した。このニュアンスに富んだレビューを通して、LLMとVecDBの基本原理を明らかにし、LLMの機能強化における両者の統合の影響を批判的に分析する。この議論は、LLMとVecDBを最適化し、高度なデータハンドリングと知識抽出機能を実現するための更なる研究を促進することを目的とし、この領域における将来の発展についての議論へと発展する。

要約(オリジナル)

This survey explores the synergistic potential of Large Language Models (LLMs) and Vector Databases (VecDBs), a burgeoning but rapidly evolving research area. With the proliferation of LLMs comes a host of challenges, including hallucinations, outdated knowledge, prohibitive commercial application costs, and memory issues. VecDBs emerge as a compelling solution to these issues by offering an efficient means to store, retrieve, and manage the high-dimensional vector representations intrinsic to LLM operations. Through this nuanced review, we delineate the foundational principles of LLMs and VecDBs and critically analyze their integration’s impact on enhancing LLM functionalities. This discourse extends into a discussion on the speculative future developments in this domain, aiming to catalyze further research into optimizing the confluence of LLMs and VecDBs for advanced data handling and knowledge extraction capabilities.

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