向量数据库：拯救GPT记忆力的神器
向量数据库：拯救GPT记忆力的神器
向量数据库是增强GPT模型记忆力的关键技术。通过将文本转化为向量，向量数据库能够帮助GPT模型更好地理解和记忆用户输入的信息，从而实现更连贯、更智能的对话交互。
向量数据库：拯救GPT记忆力的神器
大家好！今天，我们来谈谈GPT模型的记忆力，以及怎样用向量数据库来拯救我们心爱的GPT。
GPT的记性：金鱼还是大象？
你可能听说过，GPT-3.5 和它的小伙伴们有着金鱼般的记忆力。事实上，这些模型的记忆力大约只有3k到4k个token（大约就是几千个字）。对于更高级的模型，像一些GPT-4的变种，记忆力可以高达100k token，但这还是取决于具体的实现和配置。
为啥GPT记性那么短？
大型语言模型（LLM）就像一个擅长讲故事、但没带备忘录的高手。每次讲故事时，它只能记得当前对话。为了模拟长期记忆，你需要一个小助手：从数据库里抠出你之前的对话内容，然后递给它。但一旦对话内容累积超过它脑容量的上限，它就会像个过载的电脑一样，自动忘记多余的部分。
这意味着，当你和GPT讨论人生哲理时，聊着聊着，它可能就会忘记你问的问题是什么了。哎，可怜的GPT，真是一鱼多忘啊！
向量数据库：GPT的记忆助推器
为了拯救GPT的记忆力，我们迎来了向量数据库时代！这个炫酷的东西的核心原理是：将文本转化为向量，然后根据用户输入的问题，查询这些向量，找到最接近的问题答案。
具体来说，这个过程是这样的：
文本转向量：原始文本首先被转换成向量（可以理解为一串儿数字，模型看了就懂的那种）。这个步骤通常通过特定的嵌入模型（如BERT, GPT-3等）来完成。
问题转向量：当你输入一个问题时，系统会把你的问题也转换成一个向量。
向量查询：然后在向量数据库中进行相似度查询，找出和你的问题向量最接近的那些向量（也就是之前和现存的最相关的对话或内容）。
返回上下文：将这些相关的内容返回给GPT，以便它有更多的背景信息来回答你的问题。
活生生的例子
假设你和GPT聊了一天的话题，从美食到外星人。到了第二天，你问它：“昨天我们说的汤是不是火星人的最爱？” 如果没有向量数据库，GPT估计会瞪着你问：“你说啥？” 但有了向量数据库，它一翻数据库，哦，找到了昨天的对话内容。然后它会自信地回答你：“没错，火星人特别爱那种绿色的菠菜汤”。
结语
向量数据库就像是GPT的超级记忆芯片，扩展了它的记忆力，让它不再是金鱼脑。它可以帮助你和GPT拥有更长时间、更有深度的对话，处理更复杂的问题。
所以，下次你和GPT聊天聊得正起劲时，记得默默给向量数据库点个赞哦！
Mini Tips:
- GPT模型：大型语言模型（LLM），擅长文本生成。
- Token：模型理解的最小单位。
- 向量：一串数字，用来表示文本的语义信息。
- 向量数据库：一个存储和查询向量的神器。