语言大模型LLM的风靡，让向量数据库成为网红。你可以已经听说过专家的演讲，LLM为什么离不开向量数据库，可以参考文章：一文看清向量数据库与大模型藕断丝连的故事。可以，大模型铸就了向量数据库的未来。专家将原因归纳为几点：首先，向量数据库可以更快地处理大型数据集。这些向量数据库专门设计用于有效地存储和检索数据，从而加快处理时间。通过利用向量表示的数据，LLM可以快速分析和理解大量信息，从而提高效率并缩短处理时间。其次，可扩展性是向量数据库另一个的关键。这些数据库可以根据用户的需求无缝扩展或缩减，使其能够在不影响性能的情况下，有效地管理大量数据。这种可扩展性使LLM能够处理多样化和不断发展的数据集，确保其在动态环境中的有效性，并满足用户不断增长的需求。第三，向量数据库提供的精确相似性匹配功能，对于各种应用特别是在语音和图像识别至关重要。通过将音频和视频数据表示为向量，LLM可以准确地识别和匹配相似的项目，从而实现高度准确的语音和图像识别功能。最后，向量数据库通过利用高级搜索算法增强了搜索功能。有了这些数据库，LLM可以提供更有效和更相关的搜索结果，使用户能够有效地访问所需的信息。搜索效率的这种提高有助于为与基于

最近，向量数据库由于与AI大模型的协同作用而以惊人的速度“火”了起来。其中的缘由很值得探究。举一个简单的例子来说明。“最成功”的大语言模型ChatGPT是在2021年底在离线的数据上进行训练的，这意味着它一直是停留在过去，正在操作的是过去2年的世界“快照”!虽然对于许多用例来说，这些模型仍然够用，但是如果您想询问有关当前天气情况之类的问题时，ChatGPT该如何应对呢?幸运的是有一个解决方法：您可以用BYOD(“自带数据”)来提供给模型，以回答这些问题所需的具体信息。但是却遇到了一个新问题：当你的数据集很大时，你如何弄清楚要传入哪些数据?而太大的数据，也无法快速“喂给”模型。这就是向量数据库的用武之地!向量数据库为大模型语言模型(LLM)提供一个有力的工具!1.向量数据库能解决LLM遇到的2大挑战大语言模型面临的一大挑战就是如何保障回答的问题准确可靠，解决诸如生成不准确或不相关的信息，缺乏事实一致性或常识，重复或自相矛盾，有偏见或冒犯性等问题。为了克服这些挑战，LLM优先选择向量数据库来存储与其想要的领域或行业相关的不同主题、关键字、事实、观点、来源的信息。然后，您可以使用大语言模型和AI插件传递来自向量数据库的信息，以生成符合您的意图和风格的信息量更大、更引人入胜的内容。例如如果你想写一篇关于人工智能最新趋势的博客文章，您可以使用向量数据库来存储有关该主题的最新信息，并将信息与问题一起传递给LLM，以便生成利用最新信息的博客文章。目前，大语言模型面临的另一个挑战就是突破令牌限制。当GPT-3发布时，提示和输出的总限制为2048个令牌。在GPT-3.5中，此限制增加到4096个令牌。现在，GPT-4有两种变体，一个限制为8192个令牌，另一个限制为32768个令牌，大约50页文本。像ChatGPT这样的大语言模型擅长处理输入和生成新的、有用的输出。而问题在于这些模型的背景是有限的，一次只能装进几千个字。你必须通过对模型进行训练来微调模型，或者需要为特定提示提取相关文本。例如：如果你想回答“烤牛排的最佳方法是什么?”这个问题，你不能只是一下子给

4个重要组件，也了解了Zookeeper对Hbase的协助作用，它们在Hadoop的架构中占据了半壁江山。其他的一些组件虽然没有他们那样举足轻重，但也各司其职，发挥着不同的作用,让我们来了解一下吧。

Hive的元数据主要包括：表的名字，表的列，分区，表的属性，表的数据所在的目录等。这些数据并没有存储在HDFS中，而是存储在MySql，Derby这样的数据库中，在架构图中用MetaStore表示。

此外，Hbase的工作还需要zookeeper的协助，Zookeeper在此提供一些配置服务，维护元信息和命名空间等服务，Hbase在Hadoop生态圈中的位置如下图所示：

和“Reduce”(规约)两个部分。我们可以大致的理解为：MapReduce可以将一个复杂的任务通过某种映射拆分成若干个“相对简单”的任务，经过各个计算节点计算得到结果后再汇总返回。

上图左边部分为传统信息化技术架构，右边部分为常见大数据系统架构，当然其中具体的技术组件选型根据不同的需求也不一样，这种架构不是固定的，其中每个组件至少有几个替代品，而且可以根据需要进行扩展。