大型语言模型(LLM)的内存限制一直是AI领域一个亟待解决的问题。本文探讨了一种替代矢量数据库的解决方案：利用改进的搜索引擎技术。该方案结合关键词和矢量搜索，并通过LLM重新排序搜索结果，从而提高搜索效率并降低成本。虽然该方法潜力巨大，但也面临着搜索引擎性能评估和部署等挑战。
研究人员认为，构建先进的搜索引擎，结合关键词和矢量搜索技术，再利用LLMs重新排序搜索结果，可以有效解决LLM内存不足的问题，并且无需专门构建排名模型，降低了成本。这为解决LLM内存瓶颈提供了一种新的思路。然而，文章也指出了该方案在性能评估和实际部署方面需要进一步研究和完善。
虽然该方法前景广阔，但仍需克服实际应用中的挑战。未来研究方向应集中于提升搜索引擎性能，并解决其部署过程中可能出现的问题，以期更好地满足LLM应用的需求。