LLM(大语言模型)与向量数据库的协同创新,为智能对话系统带来质的飞跃。向量数据库存储对话历史、知识图谱等向量数据,LLM 结合检索结果生成自然流畅的回答,共同打造出更智能、更个性化的对话体验。

在智能客服场景中,LLM负责理解用户提问的语义,向量数据库则检索历史相似对话的向量以及相关解决方案。某电商平台引入该技术后,客服机器人独立解决问题的比例从 65% 提升至 88%,人工转接率大幅下降。向量数据库的 ranking 功能依据语义相关性对检索结果排序,确保 LLM 优先获取最有用的信息,生成更贴合用户需求的回答。

在智能助手应用中,LLM 与向量数据库的组合实现了更人性化的交互。例如智能音箱通过 LLM 理解用户指令,在向量数据库中检索音乐、新闻等向量数据,并结合用户历史偏好进行个性化推荐。某智能设备厂商应用此方案后,用户日均使用时长增加 35%。同时,向量数据库的分布式集群架构,保障了高并发访问下的稳定运行,即使在使用高峰也能快速响应,让智能对话更流畅、高效。