La limitation de la mémoire des grands modèles de langage (LLM) a toujours été un problème urgent dans le domaine de l'IA. Cet article explore une solution alternative aux bases de données vectorielles : tirer parti de la technologie améliorée des moteurs de recherche. Cette solution combine des recherches par mots clés et vectorielles et réorganise les résultats de recherche via LLM, améliorant ainsi l'efficacité de la recherche et réduisant les coûts. Bien que cette approche présente un grand potentiel, elle se heurte également à des défis tels que l’évaluation et le déploiement des performances des moteurs de recherche.
Les chercheurs pensent que la création d'un moteur de recherche avancé, combinant la technologie de recherche par mots clés et vectorielles, puis l'utilisation de LLM pour réorganiser les résultats de recherche, peuvent résoudre efficacement le problème de l'insuffisance de la mémoire LLM et éliminer le besoin de créer un modèle de classement spécialement conçu, réduisant ainsi les coûts. Cela fournit une nouvelle idée pour résoudre le goulot d’étranglement de la mémoire LLM. Cependant, l'article souligne également que cette solution nécessite des recherches plus approfondies et des améliorations en termes d'évaluation des performances et de déploiement réel.
Même si cette approche est très prometteuse, il reste encore des défis pratiques à surmonter. Les futures orientations de recherche devraient se concentrer sur l'amélioration des performances des moteurs de recherche et la résolution des problèmes pouvant survenir lors de leur déploiement, afin de mieux répondre aux besoins des applications LLM.