嵌入（embeddings）使用的增加了对能够有效存储和搜索这些嵌入的数据库的需求。专为管理向量数据而设计的向量存储，如Milvus、Pinecone、Chroma等，已经成为必需。它们是存储和检索由大型语言模型（LLM）生成的嵌入的基本框架。
嵌入是捕获文本数据语义的高维向量。它们是使用LLM生成的，对于文本相似性、聚类和检索等任务至关重要。传统的数据库并不针对高维数据进行优化。另一方面，向量存储是为了处理此类数据而构建的，提供了更快、更准确的检索。
在LangChain中使用向量存储的优势：
速度：向量存储针对快速数据检索进行了优化，这对于实时应用程序至关重要。
可扩展性：随着应用程序增长，数据也会增长。向量存储可以有效地应对这种增长。
精确性：向量存储确保使用专门的近似最近邻搜索（ANN）算法获得最相关的结果。
此外，向量存储还提供了以下优势：
灵活性：向量存储支持不同类型的嵌入和查询，使其可以用于多种不同的应用场景。
兼容性：它们通常与多种模型和框架兼容，使得集成和使用变得容易。
安全性：向量存储可以提供数据加密和访问控制，以保护敏感信息。
成本效益：与传统的数据库解决方案相比，向量存储在处理大规模高维数据时可能更具成本效益。
在LangChain框架中，向量存储作为核心组件，支持构建复杂的生成AI应用程序，如聊天机器人、内容推荐系统、搜索引擎等。通过使用向量存储，开发者可以更高效地管理和利用由LLM生成的嵌入，从而提高应用程序的性能和用户体验。
