数据库在大模型中的作用

数据库在大模型中的作用可以归纳为以下3类关键作用：

计算效率与资源优化：通过存储大模型生成数据的向量化表示，向量数据库大幅减少推理阶段的计算量。其快速相似度计算功能加速了检索和匹配过程，减轻了昂贵计算资源的依赖，从而降低运行成本。

数据管理和检索能力：在处理和分析大量多模态数据时，数据库起到关键的管理和检索作用。向量数据库适合存储图像、文本等数据的向量表示，使大模型能快速访问这些数据。数据库的索引方法和数据结构优化了检索速度，实现了实时或近实时的AI决策和响应。

支持模型训练与微调：数据库为大模型的训练和微调提供必要的数据支持。将训练和微调数据存储在数据库中，确保模型能访问 新和相关的信息，提高准确性和适应性，特别是在特定业务场景或领域知识的应用中。此外，数据库还有助于解决训练中的“幻觉问题”，防止生成不准确或虚假的信息。