向量加成,助力在知识的海洋尽情探索
语言模型通常被称为"黑箱"，这是因为它们在内部的工作过程对于一般用户来说是不透明的，用户无法了解模型如何生成特定的输出。模型的具体参数和结构通常是保密的，因此我们不能直接查看模型如何处理输入数据和生成输出。这种不透明性使得难以解释模型的决策过程。
而且我们认识到，这些模型所提供的答案受到其训练数据的时间戳的制约。一个在去年训练的语言模型自然无法了解今年的最新动态。然而，一旦我们将语言模型与一个包含百科知识的向量数据库相连接，我们就能够在知识库中录入最新的信息，从而使语言模型能够检索到并输出具有实时性的正确答案。
毫不夸张的说，有向量数据库的加成LLM更加有助于生产力的提升，可以帮我们更快检索到所需要的核心内容。
