لطالما كانت محدودية الذاكرة لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) مشكلة ملحة في مجال الذكاء الاصطناعي. تستكشف هذه المقالة حلاً بديلاً لقواعد بيانات المتجهات: الاستفادة من تقنية محرك البحث المحسنة. يجمع هذا الحل بين عمليات البحث عن الكلمات الرئيسية والمتجهات ويعيد ترتيب نتائج البحث من خلال LLM، وبالتالي تحسين كفاءة البحث وخفض التكاليف. على الرغم من أن هذا النهج يتمتع بإمكانات كبيرة، إلا أنه يواجه أيضًا تحديات مثل تقييم أداء محرك البحث ونشره.
يعتقد الباحثون أن بناء محرك بحث متقدم، والجمع بين تقنية البحث عن الكلمات الرئيسية والمتجهات، ثم استخدام LLMs لإعادة ترتيب نتائج البحث يمكن أن يحل بشكل فعال مشكلة عدم كفاية ذاكرة LLM ويلغي الحاجة إلى بناء نموذج تصنيف مصمم خصيصًا، مما يقلل التكاليف. وهذا يوفر فكرة جديدة لحل عنق الزجاجة في ذاكرة LLM. ومع ذلك، تشير المقالة أيضًا إلى أن هذا الحل يتطلب المزيد من البحث والتحسين فيما يتعلق بتقييم الأداء والنشر الفعلي.
وعلى الرغم من أن هذا النهج يحمل وعدًا كبيرًا، إلا أنه لا تزال هناك تحديات عملية يتعين التغلب عليها. يجب أن تركز اتجاهات البحث المستقبلية على تحسين أداء محرك البحث وحل المشكلات التي قد تنشأ أثناء نشره، من أجل تلبية احتياجات تطبيقات LLM بشكل أفضل.