向量数据库和 Embedding 是现在 AI 领域的热门话题。

最近，为 ChatGPT 等生成式 AI 应用提供向量搜索、向量数据存储、向量嵌入等功能的向量数据库赛道突然走红，两家初创公司 Pinecone 和 Weaviate 共获 10 亿元融资，融资时间仅间隔6天，而 Shopify、Brex、Hubspot 等公司正在将向量数据库和 Embedding 作为其 AI 应用的基础。

事实上，在 ChatGPT 火爆出圈之前向量数据库非常小众，大量开发者涌向生成式 AI 应用开发领域，这使得蛰伏的向量数据库厂商终于迎来了曙光，其用户数量呈指数级增长，也是获得巨额投资的重要原因之一。

什么是向量 Embedding，如何工作？

首先，所谓向量 Embedding 简单地说就是 N 维数字向量，可以代表任何东西，包括文本、音乐、视频等等，我们主要关注的是文本。要创建一个向量 Embedding，我们需要借助于 Embedding 模型（例如 OpenAI 的 Ada），把想要处理的文本内容输入到模型里面，就可以生成一个向量表示，并把它存储起来以备之后使用。

向量数据库与 Embedding 之所以非常重要，因为它使我们能够进行语义搜索，即通过相似性来搜索数据，比如寻找具有相似含义的文本。例如，在向量空间上建模男人、国王，女人和女王的关系时就能非常明确地看出它们之间的相关性。

更为直观的例子：

假设你是一个孩子，有一个大玩具盒子。现在你想找一些类似的玩具，比如玩具汽车和玩具巴士。它们都是交通工具，这就被称为“语义相似性”（事物有着相似的含义）。

再假设你有两个相关的玩具，但并不相同。例如一个玩具汽车和一条玩具道路。尽管它们不完全相同，但会被认为是相似的，因为汽车通常是开在道路上的。

为什么向量数据库与 Embedding 如此重要呢？

这是因为绝大多数 LLM 有其上下文限制，在理想情况下，我们可以将无限数量的单词拟合到 LLM 提示中，但目前这个限制通常被限制在约 4096 - 32k 个 tokens。

因此，我们受到 LLM 在"内存"方面的严格限制（即我们可以将多少单词拟合到其提示中），从而影响了与 LLM 交互的方式，这就是为什么你不能将整个 PDF 文档复制粘贴到 ChatGPT 中进行问答。

如何让 LLM 读取大文本呢？

假设你有一个巨大的 PDF 文件，你很懒不想读整个文件，而且你也不能把整个文件复制进去，因为它超过了一亿页，怎么办？

我们可以利用向量 Embedding 的优势来将相关文本注入 LLM 上下文窗口。对 PDF 进行向量 Embedding 并将其存储在向量数据库中。

具体做法：

1）把 PDF 切分成小的文本片段，通过 Embedding 模型创建向量 Embedding 放到本地或远程向量数据库。

2）把用户的提问也创建成向量 Embedding，用它和之前创建的 PDF 向量比对，通过语义相似性搜索（比如余弦算法），找到最相关的文本片段。

3）把用户提问和相似文本片段发给 LLM，写 Prompt 要求 LLM 基于给定的内容生成回答，如果没有相似文本或关联度不高，则回答不知道。

这就是向量 Embedding 的最典型应用。Github 上非常火的 langchain-ChatGLM 项目，用的就是 LLM 结合向量 Embedding，来达到本地知识库问答的效果，后面树先生也会为大家带来相关教程。

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