LLM 基础：用于缓存和检索增强生成 (RAG) 的矢量数据库

LLM Foundations: Vector Databases for Caching and Retrieval Augmented Generation (RAG)

随着大型语言模型的日益普及，围绕它们使用的基础设施对于降低成本、生成准确的响应和提高效率也变得至关重要。向量数据库在多个LLM用例中发挥着至关重要的作用，有助于缓解LLM缺点、降低成本和延迟。了解其基础知识和应用对于任何使用 LLMs的工程师构建应用程序都至关重要，在本课程中，Kumaran Ponnambalam 将教您向量数据库的基础知识以及如何在缓存和检索增强生成 （RAG） 中使用LLM它们。

Kumaran 首先讨论了向量数据库的基础知识及其应用。然后，他探索了用于存储向量的专用数据库，并以 Milvus 数据库为参考示例，演示了使用 Milvus 数据库的读写操作。了解如何使用矢量数据库进行LLM缓存，并提供示例用例以及 RAG 用例示例。最后，Kumaran讨论了如何优化向量数据库。