論文の概要: When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01763v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 03:49:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:44.491525
• Title: When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルがベクトルデータベースと出会う時: 調査
• Authors: Zhi Jing, Yongye Su, Yikun Han,
• Abstract要約: VecDBは、LLM操作に固有の高次元ベクトル表現を保存、検索、管理するための効率的な手段を提供する。 VecDBは、LLM操作に固有の高次元ベクトル表現を保存、取得、管理する効率的な手段を提供することによって、これらの問題の魅力的な解決策として浮上する。 本調査は、高度なデータ処理と知識抽出機能のためのLLMとVecDBの合流点の最適化に関するさらなる研究を触媒することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: 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 With the proliferation of LLMs comes a host of challenges, including hallucinations, outdated knowledge, prohibitive commercial application costs, and memory issues.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.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLMs) とベクトルデータベース (VecDBs) の相乗的ポテンシャルについて検討する。 LLMの普及に伴い、幻覚、時代遅れの知識、禁止的な商用アプリケーションコスト、メモリ問題など、多くの課題が伴う。 VecDBは、LLM操作に固有の高次元ベクトル表現を保存、取得、管理する効率的な手段を提供することによって、これらの問題の魅力的な解決策として浮上する。 本稿では,LLM と VecDB の基本原理を概説し,LLM の機能強化に対するそれらの統合の影響を批判的に分析する。 この議論は、先進的なデータ処理と知識抽出能力のためにLLMとVecDBの結合を最適化するためのさらなる研究を促進することを目的として、この領域における投機的将来の発展に関する議論へと展開する。

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