Die Speicherbeschränkung großer Sprachmodelle (LLM) war schon immer ein dringendes Problem im KI-Bereich. In diesem Artikel wird eine alternative Lösung zu Vektordatenbanken untersucht: die Nutzung verbesserter Suchmaschinentechnologie. Diese Lösung kombiniert Stichwort- und Vektorsuchen und ordnet Suchergebnisse über LLM neu, wodurch die Sucheffizienz verbessert und die Kosten gesenkt werden. Obwohl dieser Ansatz großes Potenzial hat, steht er auch vor Herausforderungen wie der Bewertung und Bereitstellung der Suchmaschinenleistung.
Forscher glauben, dass der Aufbau einer fortschrittlichen Suchmaschine, die Schlüsselwort- und Vektorsuchtechnologie kombiniert und dann LLMs zur Neuordnung der Suchergebnisse verwendet, das Problem des unzureichenden LLM-Speichers effektiv lösen und die Notwendigkeit beseitigen kann, ein speziell erstelltes Ranking-Modell zu erstellen, wodurch die Kosten gesenkt werden. Dies liefert eine neue Idee zur Lösung des LLM-Speicherengpasses. Der Artikel weist jedoch auch darauf hin, dass diese Lösung hinsichtlich der Leistungsbewertung und der tatsächlichen Bereitstellung weiterer Forschung und Verbesserung bedarf.
Obwohl dieser Ansatz vielversprechend ist, gibt es noch praktische Herausforderungen, die gemeistert werden müssen. Zukünftige Forschungsrichtungen sollten sich auf die Verbesserung der Suchmaschinenleistung und die Lösung von Problemen konzentrieren, die während ihrer Bereitstellung auftreten können, um den Anforderungen von LLM-Anwendungen besser gerecht zu werden.