《向量数据库指南》——RAG破局，大模型新纪元！
爆发：LLM阴云笼罩下的破局者——向量数据库与RAG的崛起
在科技产业的编年体史书中，2022年至2024年无疑是一段充满变革与创新的辉煌篇章。2022年末，ChatGPT如同一颗璀璨的流星划破夜空，瞬间点燃了全球对大模型的热情。紧接着，2023年见证了百模齐发的壮观景象，英伟达凭借其强大的算力支持，在这一领域傲视群雄。然而，正当人们沉浸在大模型带来的无限可能时，两朵阴云悄然笼罩在大模型的天空：一是大模型幻觉问题，二是Scaling Law触顶带来的落地困境。
面对这些挑战，业界并未坐以待毙，而是积极寻找破局之道。RAG（检索增强生成）作为一种创新的解决方案，逐渐浮出水面，成为业界的共识。RAG通过将特定领域知识、实时更新信息等大模型所不具备的内容进行向量化并存储，以“外挂”的形式补足了大模型的知识短板，实现了知识与推理能力的双重提升。
作为RAG检索系统的核心，向量数据库在这一时期迎来了前所未有的发展机遇。自2023年起，向量数据库成为各大企业大模型落地过程中的基础应用工具，其重要性不言而喻。OpenAI作为大模型的领军者，更是对向量数据库青睐有加。2023年3月，OpenAI官宣通过chatgpt-retrieval-plugin插件集成向量数据库，这一举动不仅彰显了向量数据库在大模型长期记忆中的关键作用，也直接推动了向