解锁ChatGPT向量数据库的无限潜能
I. ChatGPT与向量数据库的基本原理
ChatGPT是一个使用神经网络的语言模型，它操作的数据是向量形式的。ChatGPT将输入的文本编码为数学向量作为神经网络的输入，并将神经网络输出结果转换为人类自然语言或其他形式的回答。
II. 为什么需要向量数据库
ChatGPT在回答问题时仅限于数据集中的信息。为了扩展ChatGPT的知识范围，可以使用外接知识库如向量数据库。向量数据库中存储的数据可以被用于搜索、查询和返回相关信息。
III. 开源的向量数据库供应商
Zilliz、Pinecone、Weaviate等向量数据库提供商可以与ChatGPT等AI模型结合使用。这些数据库通常采用SQL数据库和专门的向量数据库的组合，能够存储文本、图像、视频等非结构化数据。
IV. 使用向量数据库与ChatGPT的应用场景
通过结合向量数据库，ChatGPT可以回答更具体的问题。可以通过向量数据库搜索相关的高评价电影等专有数据，也可以允许用户持久化个人文档和细节，赋予ChatGPT个性化特色。
V. 向量数据库的发展与前景
向量数据库赛道最近受到关注并获得大量融资，说明其在AI领域的重要性。ChatGPT等生成式AI应用的需求推动了向量数据库的发展，并且在存储、处理和分析大量数据方面发挥着关键作用。
VI. 向量数据库与ChatGPT的操作步骤
将文本通过向量映射语言模型转换为向量，并存储到向量数据库中。可以使用官方的向量映射语言模型将文档或文本转换为向量，然后导入开发的插件，像正常使用ChatGPT一样使用向量数据库的内容检索功能。
VII. 向量数据库的定制化聊天Web demo
基于ChatGPT、Java、SpringBoot、Vue和Milvus向量数据库的定制化聊天Web demo提供了使用ChatGPT和向量数据库的示例应用程序。展示了向量数据库与ChatGPT的结合使用方式。
