A limitação de memória de grandes modelos de linguagem (LLM) sempre foi um problema urgente no campo da IA. Este artigo explora uma solução alternativa para bancos de dados vetoriais: alavancar tecnologia aprimorada de mecanismo de pesquisa. Esta solução combina pesquisas por palavras-chave e vetores e reordena os resultados da pesquisa por meio do LLM, melhorando assim a eficiência da pesquisa e reduzindo custos. Embora esta abordagem tenha um grande potencial, ela também enfrenta desafios como a avaliação e implantação do desempenho dos mecanismos de pesquisa.
Os pesquisadores acreditam que construir um mecanismo de pesquisa avançado, combinar tecnologia de pesquisa por palavras-chave e vetores e, em seguida, usar LLMs para reordenar os resultados da pesquisa pode resolver efetivamente o problema de memória LLM insuficiente e eliminar a necessidade de construir um modelo de classificação especialmente construído, reduzindo custos. Isso fornece uma nova ideia para resolver o gargalo de memória do LLM. No entanto, o artigo também salienta que esta solução requer mais investigação e melhoria em termos de avaliação de desempenho e implementação real.
Embora esta abordagem seja muito promissora, ainda existem desafios práticos que precisam de ser ultrapassados. As futuras direções de pesquisa devem se concentrar na melhoria do desempenho do mecanismo de busca e na resolução de problemas que possam surgir durante sua implantação, a fim de melhor atender às necessidades das aplicações LLM.