问向量数据库在LLM中有什么用？目前有哪些典型的落地？

向量数据库可以用于存储和管理大规模的文本向量数据，原始的长文本内容可以通过文本分割转换成文本段，再由Embedding模型生成对应的向量并存储在向量数据库中，从而构建起外部知识库。

在使用LLM进行训练或预测时，可以从向量数据库中快速地加载和查询需要的文本向量数，这些数据可以作为大模型的外部知识输入，帮助大模型生成更加准确、包含更多私域知识的答案。同时，向量数据库还可以使用一些特殊的算法和数据结构，例如向量索引和相似度计算等，来提高LLM的查询精度和效率。目前，向量数据库已经在很多知名的大模型中应用。