大模型的“静态”知识库是一个挑战。向量数据库为大模型的**持续学习（Continuous Learning）和增量更新（Incremental Update）**提供了可能。
新知识的实时注入：当有新的信息（如新闻、产品 玻利维亚电话号码库 更新、研究论文）出现时，这些信息可以被实时向量化并添加到向量数据库中。大模型通过RAG机制，能够立即访问和利用这些新知识，而无需进行大规模的再训练。这对于需要处理快速变化的领域（如金融、科技新闻）至关重要。
用户反馈的迭代优化：用户对大模型回复的反馈（例如，“这个答案不准确”，“我需要更多细节”）也可以被向量化。这些反馈向量可以用于调整RAG检索策略，或者作为未来模型微调的参考数据，形成一个闭环的优化流程。
遗忘曲线的抵抗：通过定期将重要且经常被检索的知识重新嵌入并更新，可以抵抗大模型可能出现的“遗忘”问题，确保核心知识的持久可访问性。
9. 主流向量数据库产品一览
向量数据库市场正处于蓬勃发展之中，众多厂商推出了各具特色的产品，以满足不同场景的需求。这些产品大致可以分为开源解决方案和商业化服务两大类。
9.1 开源向量数据库
Milvus：由Zilliz团队开源，是目前最受欢迎的开源向量数据库之一。它支持多种索引类型、灵活的API和高并发查询，适用于大规模向量搜索场景，并提供了云原生部署能力。
Faiss：由Facebook AI Research (FAIR) 开源，是一个高效的相似性搜索库，包含了多种ANN算法的实现。它主要是一个库，而不是一个完整的数据库系统，通常需要与其他存储系统结合使用。