向量数据库与LLM的深度融合,为智能问答系统注入了强大的知识检索与生成能力,让系统在面对复杂问题时既能精准调用专业知识,又能生成自然流畅的回答。

智能问答系统将海量的问答数据、专业文献等非结构化数据转化为embedding向量,按领域分类存入向量数据库的Collection。当用户提出问题时,LLM 先将问题转化为检索向量,在向量数据库中快速找到最相关的知识向量,作为生成回答的依据,避免仅依赖模型参数导致的 “空想”。

例如在医疗问答中,用户询问 “糖尿病患者的饮食注意事项”,LLM 生成的问题向量会检索向量数据库中存储的糖尿病饮食指南、临床案例等向量,结合自身的语言组织能力,生成包含具体食物推荐、饮食禁忌的详细回答。大模型优化了 LLM 的向量生成质量,让检索向量更贴合问题的核心语义,即使是表述模糊的问题,也能精准定位相关知识。

这种融合模式解决了 LLM 知识更新滞后的问题,只需定期向向量数据库补充新的知识向量,系统就能快速掌握前沿信息,例如及时纳入最新的医疗研究成果、政策法规等内容。同时,向量数据库的高效检索能力确保 LLM 无需处理海量原始数据,大幅提升了问答系统的响应速度,让智能问答从 “大致正确” 迈向 “精准可靠”。