反馈循环优化：系统可以从用户对LLM回复的反馈中学习，并用于优化后续的检索策略或LLM的微调，形成更智能的反馈闭环。
多模态代理：随着多模态大模型的兴起，向量数据库将成为存储和检索多模态嵌入的关键。未来，LLM可以作为协调器，结合文本、图像、音频等多种模态的向量信息，完成更复杂的任务，而向量数据库就是其多模态感知的“索引大脑”。
12.2 数据范式的演进：向量原生成为新常态
数据湖与向量化：传统的企业数据湖（Data Lake）存储了大量 韩国电话号码库 的非结构化数据。未来，向量化将成为数据湖中数据的“通用语言”。数据在进入数据湖时就可能被自动向量化，从而实现数据的语义化存储和管理。
数据库的“向量化转型”：除了专门的向量数据库，越来越多的传统数据库（关系型、NoSQL）将集成原生的向量类型和相似性搜索能力。这意味着开发者可以在同一个数据库中管理结构化数据和向量数据，简化架构。
端到端AI数据平台：将数据摄取、清洗、向量化、向量存储、模型训练、模型部署和推理整个流程整合到统一的AI数据平台中，向量数据库将是这个平台的核心组成部分。