向量模型是一种用于处理高维向量数据的数学模型，它可以用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统等领域。向量模型的核心思想是将文本、图像、视频等非结构化数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。
向量模型的优点是可以有效地处理高维数据，并且可以通过使用深度学习技术来提高模型的性能。向量模型的缺点是计算复杂度较高，并且需要大量的训练数据来提高模型的准确性。
在 NLP 中，向量模型通常用于将文本数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是 Word2Vec，它是一种基于神经网络的向量模型，可以将文本数据转换为高维向量。
在 CV 中，向量模型通常用于将图像数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是卷积神经网络（CNN），它是一种基于神经网络的向量模型，可以将图像数据转换为高维向量。
在推荐系统中，向量模型通常用于将用户和物品的特征转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是协同过滤（CF），它是一种基于向量模型的推荐算法，可以将用户和物品的特征转换为高维向量。
总的来说，向量模型是一种非常有用的工具，可以用于处理高维数据，并且可以通过使用深度学习技术来提高模型的性能。
向量数据库专门用于存储高维向量，从而实现快速准确的相似性搜索。由于人工智能模型，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的人工智能模型，会生成并处理这些向量，因此对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。这就是向量数据库发挥作用的地方，它为这些人工智能驱动的应用提供了高度优化的环境。像GPT-3这样的大型语言模型（LLMs）的出现就是人工智能与向量数据库之间关系的一个典型例子。这些模型旨在通过处理海量数据，将其转化为高维向量，从而理解并生成类似人类的文本。A基于GPT-3和类似模型构建的应用在很大程度上依赖于向量数据库来有效地管理和查询这些向量。这种依赖的原因在于这些模型所处理的数据量和复杂性。例如，GPT-3有1750亿个参数，产生了大量向量化数据，传统数据库很难有效处理这些数据。
随着chatbot的流行，基于向量化的RAG模型似乎已然形成了RAG的标准模式。本文试图跳出向量化的RAG模型的模式束缚，从RAG的基础定义出发提出不用向量也可以RAG的想法。通过结构化数据和LLM的交互，这并非一种新颖的RAG模式，但在现阶段，却是让chatbot达到可落地目标的最优手段。
1.信息捕捉能力：向量的维度数（即向量的长度）决定了它能够捕捉多少信息。更高的维度通常能够捕捉更细微的数据差异。在NLP中，每个维度都可以被视为捕捉文本数据中某种语言或语义特征的通道。2.避免信息丢失：维度越多，模型在转化数据为向量时越能保留原始数据的信息。低维向量可能无法维持所有重要的信息，这可能导致性能下降。3.计算复杂度：然而，维度的增加也带来了更高的计算复杂度和存储需求。这就需要在模型的性能和计算效率之间找到平衡。