Keterbatasan memori model bahasa besar (LLM) selalu menjadi masalah mendesak di bidang AI. Artikel ini membahas solusi alternatif untuk database vektor: memanfaatkan teknologi mesin pencari yang lebih baik. Solusi ini menggabungkan pencarian kata kunci dan vektor serta menyusun ulang hasil pencarian melalui LLM, sehingga meningkatkan efisiensi pencarian dan mengurangi biaya. Meskipun pendekatan ini memiliki potensi besar, pendekatan ini juga menghadapi tantangan seperti evaluasi dan penerapan kinerja mesin pencari.
Para peneliti percaya bahwa membangun mesin pencari tingkat lanjut, menggabungkan teknologi pencarian kata kunci dan vektor, dan kemudian menggunakan LLM untuk menyusun ulang hasil pencarian dapat secara efektif memecahkan masalah kekurangan memori LLM dan menghilangkan kebutuhan untuk membangun model peringkat yang dibuat khusus, sehingga mengurangi biaya. Hal ini memberikan ide baru untuk memecahkan kemacetan memori LLM. Namun, artikel tersebut juga menunjukkan bahwa solusi ini memerlukan penelitian dan peningkatan lebih lanjut dalam hal evaluasi kinerja dan penerapan sebenarnya.
Meskipun pendekatan ini memberikan harapan besar, masih terdapat tantangan praktis yang perlu diatasi. Arah penelitian di masa depan harus fokus pada peningkatan kinerja mesin pencari dan pemecahan masalah yang mungkin timbul selama penerapannya, agar dapat lebih memenuhi kebutuhan aplikasi LLM.