大型語言模型(LLM)的記憶體限制一直是AI領域一個亟待解決的問題。本文探討了一種替代向量資料庫的解決方案：利用改進的搜尋引擎技術。此方案結合關鍵字和向量搜索，並透過LLM重新排序搜尋結果，從而提高搜尋效率並降低成本。雖然該方法潛力巨大，但也面臨搜尋引擎效能評估和部署等挑戰。
研究人員認為，建立先進的搜尋引擎，結合關鍵字和向量搜尋技術，再利用LLMs重新排序搜尋結果，可以有效解決LLM記憶體不足的問題，並且無需專門建立排名模型，降低了成本。這為解決LLM記憶體瓶頸提供了一種新的思路。然而，文章也指出了該方案在效能評估和實際部署方面需要進一步研究和改進。
雖然此方法前景廣闊，但仍需克服實際應用上的挑戰。未來研究方向應集中在提升搜尋引擎效能，並解決其部署過程中可能出現的問題，以期能更好地滿足LLM應用的需求。