在人工智能领域，大模型（Large Language Models，LLMs）如GPT、ChatGPT等因其强大的语言理解和生成能力而备受关注。然而，LLMs的知识储备通常局限于其训练数据，对于实时更新的信息或特定领域知识，其表现往往有限。为了解决这个问题，外挂知识库（Out-of-the-Box Knowledge Bases）应运而生。本文将深入探讨大模型外挂知识库的存储之道。
一、外挂知识库的必要性
知识静态性：LLMs的知识来源于训练数据，一旦训练完成，知识就固定下来。对于最新的信息，如科技进展、政策变化等，LLMs无法提供准确答案。
记忆容量限制：LLMs的上下文窗口有限，难以处理长文本或大量信息。外挂知识库可以存储大量内容，并通过检索提供相关信息。
知识时效性与精确性：LLMs的输出基于概率分布，存在不确定性。外挂知识库可以提供精确的知识，提高答案的准确性。
二、外挂知识库的存储技术
分词（Tokenizer）：将文本拆分成单个单词或词语，以便计算机处理。常见的分词器有MarkdownTextSplitter。
向量化（Embedding）：将文本数据转换为向量形式，便于计算机运算。中文常用的向量模型库有shibing624/text2vec-base-chinese。
向量数据库（Vector Store）：存储和管理向量化后的文本数据。常见的向量数据库有FAISS、Milvus或Pinecone。
三、外挂知识库的构建步骤
数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、分词、向量化等操作。
数据库设计：根据数据特点选择合适的数据库类型，如关系型数据库、图数据库或向量数据库。
数据导入：将预处理后的数据导入数据库。
查询优化：针对查询需求，优化数据库结构和索引。
接口设计：设计API接口，方便LLMs调用。
四、案例分析
以下以一个乐队介绍的场景为例，说明外挂知识库的构建过程：
数据源：获取包含全球乐队介绍的文档。
预处理：对文档进行分词、向量化等操作。
数据库选择：选择向量数据库FAISS存储乐队介绍向量。
数据导入：将乐队介绍向量导入FAISS数据库。
接口设计：设计API接口，当用户询问乐队信息时，从数据库中检索相关向量，并提交给LLM。
LLM回答：LLM根据检索到的向量，生成乐队介绍的回答。
五、总结
外挂知识库为大模型提供了丰富的知识资源，有助于提高模型的回答准确性和时效性。通过分词、向量化、向量数据库等技术，可以有效地构建和存储外挂知识库。未来，随着人工智能技术的不断发展，外挂知识库将在更多领域发挥重要作用。