大模型时代，探人工智能发展的新动向

我们正处于一场人工智能的发展浪潮之中，它将为科技行业带来无限的革新可能，并在不断影响着众多技术领域，近期以来，向量数据库、AI助力软件研发效能提升等领域备受关注。

一、向量数据库：大模型的技术底座
众所周知，随着人工智能的热度攀升，各种大模型竞相涌现，为科技行业带来了很多新的变化。当前人工智能在处理图片、文本、声音等数据时都是先把数据转化为向量，然后再进行输出。而向量数据库，天然地适合存储这些向量数据。

基于向量数据库，我们可以把类似 ChatGPT 这种问答模型的提示语和回答，存储在向量数据库中，然后当用户输入问题的时候，直接在向量数据库中进行搜索，找到最相似的问题，再返回对应的答案，这样可以大大提高问答模型的效率。

此外，我们也可以针对一个特定领域，用向量数据库建立一个知识图谱，然后在用户输入问题后，可以先在知识图谱中找到最相似的问题，再把问题发给大模型，收到回答后用向量数据库中的答案进行比对，找到最相似的答案，然后再返回给用户。

二、人工智能为软件开发提效
伴随人工智能在软件研发过程中的应用，它将有效提升研发人员的工作效率。例如，在过去典型的开发过程中，我们需要研究各种相关的文档，比如编程语言的文档、平台框架的文档、第三方库的文档等等。而现在，我们可以直接在人工智能编程助手的帮助下，直接输入所需提问的问题，利用人工智能编程助手即可快速查阅相关的文档，然后把文档中的内容，直接复制到代码中，并且可以根据上下文自动调整代码。

在过去，我们碰到问题时，往往需要花费大量的时间用搜索引擎来查找答案，而现在，我们可以直接输入问题，智能助手即可结合上下文直接给出答案。毋庸置疑，这也能大幅提高工作效率。

此外，有些编程语言的语法本身比较复杂，比如 C++、Rust。但如今在 AI 智能助手的帮助下，可以快速帮助我们发现语法错误，乃至直接修复语法错误。随着技术的发展，将来甚至可以针对特定的项目，有针对性地训练 AI 助手，帮助我们开发新特性时，精准地给出提示，大大提高效率。网页链接