向量数据库与LLM(大语言模型)的协同,为智能创作领域带来创新突破,让生成的内容更贴合需求,提升创作效率。
在文案创作中,LLM 生成初稿后,向量数据库检索相关的embedding向量对应的优秀案例,为 LLM 提供参考,让生成的文案更符合行业风格,减少修改成本。
针对非结构化数据中的素材,如历史文章、创意片段等,向量数据库基于语义检索为 LLM 提供灵感,让智能创作系统能生成更具创新性的内容,在广告、新媒体领域表现出色。
知识库中的专业知识通过向量数据库被 LLM 调用,确保生成内容的准确性,例如在科技类文章创作中,能融入最新的技术术语和概念。
向量数据库与 LLM 在智能创作中形成 “素材供给 - 灵感激发 - 内容生成” 的协同闭环。向量数据库存储海量创作素材向量,涵盖文风样本、意象片段、结构模板等,如诗歌创作场景中,入库的唐诗宋词向量包含韵律特征与意象关联。
当 LLM 接到创作指令(如 “写一首边塞诗”),先将需求编码为查询向量,检索数据库中相似风格的诗歌向量,获取典型意象(“大漠”“孤烟”)与格律范式作为参考。LLM 结合这些素材进行创造性重组,生成符合风格的新内容,同时向量数据库实时存储新作品向量,丰富素材库。
某文案生成平台通过该协同模式,使产出内容的风格一致性提升 42%,创作效率提高 3 倍,且能快速适配广告、散文等多类创作场景。
