向量数据库的高效存储与内存有着密切的关系。
在生成式人工智能领域，通过扩展上下文窗口，模型能够处理更大量的文本并更好地保持上下文，但仅扩展上下文窗口并不能充分改善内存，因为推理的成本和时间与提示的长度呈准线性甚至二次方关系。此时，检索机制就显得尤为重要，它通过与提示相关的上下文数据增强和完善 LLM 的原始训练语料库。向量数据库（例如 Pinecone）已成为高效检索相关信息的事实标准，并作为 LLM 的内存层，使模型更容易快速准确地搜索和引用海量信息中的正确数据。
向量数据库专门用于存储高维向量，以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模型会生成并处理这些向量，所以对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。像 GPT-3 这样的大型语言模型，因其处理的数据量和复杂性，产生了大量向量化数据，传统数据库难以有效处理，所以基于 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。
例如，Marqo 向量数据库具有嵌入式存储在内存中的 HNSW 索引，实现了最先进的搜索速度，还能利用横向索引分片将规模扩大到亿级文档索引，支持异步和非阻塞数据上传和搜索，使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等公司的最新机器学习模型，可从预先配置的模型开始或自带模型，内置 ONNX 支持和转换功能，可实现更快的推理和更高的吞吐量，并支持 CPU 和 GPU。
特别是通过扩展上下文窗口，模型将能够处理更大量的文本并更好地保持上下文，包括在对话中保持连贯性。这将进一步显著提高模型在需要更深入理解较长输入的任务中的能力，例如总结长篇文章或在长时间对话中生成连贯且上下文准确的回应。在上下文窗口方面，我们已经看到了显著的改进——GPT-4具有8k和32k标记的上下文窗口，相比之下，GPT-3.5和ChatGPT的上下文窗口分别为4k和16k标记，而Claude最近将其上下文窗口扩展到惊人的100k标记。仅扩展上下文窗口并不能充分改善内存，因为推理的成本和时间与提示的长度呈准线性甚至二次方关系。检索机制通过与提示相关的上下文数据增强和完善LLM的原始训练语料库。由于LLMs是在一个信息体上进行训练的，并且通常难以更新，检索的两个主要好处是根据Shoham的说法：“首先，它允许您访问在训练时没有的信息源。其次，它使您可以将语言模型聚焦在您认为与任务相关的信息上。”向量数据库（例如Pinecone）已成为高效检索相关信息的事实标准，并且作为LLMs的内存层，使模型更容易快速准确地搜索和引用海量信息中的正确数据。
Features特点嵌入式存储在内存中的HNSW索引中，实现了最先进的搜索速度利用横向索引分片，将规模扩大到亿级文档索引异步和非阻塞数据上传和搜索使用来自PyTorch、Huggingface、OpenAI等公司的最新机器学习模型从预先配置的模型开始，或自带模型内置ONNX支持和转换功能，可实现更快的推理和更高的吞吐量CPU and GPU support支持CPU和GPU
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。