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向量搜索与大型语言模型基础：是什么、何时以及为何
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了向量搜索和大型语言模型（LLMs）的概念和应用。向量搜索是一种基于相似度的搜索方法，通过将数据转化为向量并计算它们之间的距离来实现。LLMs是一种人工智能技术，通过嵌入模型将文本转化为向量，从而实现自然语言处理任务。
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关键要点
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向量搜索和大型语言模型（LLMs）在当今科技中越来越流行。
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向量搜索是一种基于相似度的搜索方法，通过将数据转化为向量来实现。
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嵌入模型用于生成向量，捕捉数据之间的关系和相似性。
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向量搜索通过计算查询向量与数据库中存储的向量之间的距离来找到最相似的结果。
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大型语言模型通过嵌入层将文本转化为向量，理解和关联概念以执行自然语言任务。
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LLMs需要在特定领域进行训练，以便理解相关概念。
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向量搜索不仅限于文本，还可以处理音频、图像等多种数据类型。
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MongoDB Atlas Vector Search使用三种距离度量方法来计算向量相似性。
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向量搜索的基础技术早在2016年就已存在，但直到2022年才开始流行。
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OpenAI的ChatGPT使得LLMs广为人知，推动了向量搜索的普及。
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向量生成和向量搜索是独立的过程，但结合使用时潜力巨大。
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