以快速地查询和计算相似度，支持高效的数据查询。这种表示方式使得向量知识库能够有效支持近
似搜索，即在巨大的数据集中快速找到与查询最为接近的项。同时，向量知识库不受传统关系型数
据库模式的限制，提供了更大的灵活性。它们能够处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频和
视频等非结构化数据。这种灵活性使向量知识库成为了人工智能和机器学习应用的理想选择。此
外，外部向量知识库的使用有助于减少模型生成与事实不符内容的“幻觉”问题，增强了输出的可
靠性。然而，整合外部向量知识库也带来了挑战，包括知识库的维护更新、检索效率以及与模型的
兼容性问题。尽管存在这些挑战，外部向量知识库仍然是提升 LLM 性能的有效途径之一。
在现代信息检索和数据管理系统中�
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