在与语言模型交互时，传统方法是等待完整生成输出后再返回给用户。然而，这可能导致响应延迟，尤其是在生成大型响应时。通过流式传输响应，我们可以在生成过程中逐步获取输出，从而减少延迟。

随着人工智能技术的快速发展，向量数据库已经成为处理大规模数据和高效搜索的重要工具。Weaviate 是一款开源的向量数据库，旨在帮助开发者存储数据对象和机器学习模型生成的向量，并在数十亿个数据对象中高效地进行搜索。

向量搜索在现代AI应用中尤为重要，特别是在自然语言处理和推荐系统中。传统数据库难以高效处理大规模向量数据，SQLite-VSS 通过扩展SQLite的功能，并结合Faiss库，提供了高效的本地向量搜索能力。

Apache Doris是一种高效的数据仓库，具备实时数据处理能力，支持在线分析处理（OLAP）工作负载。其向量化执行引擎可以支持大规模的数据处理。为了使用这种功能，我们需要使用Doris的Vector Store进行文档存储和检索。

在AI应用中，向量数据库用于高效存储和查询多维向量数据，这在自然语言处理和图像识别等领域尤为常见。BagelDB作为一款开源的向量数据库，支持用户创建、共享和管理向量数据集，适用于个人开发者、企业内部合作和公共数据DAO的贡献。

LangChain是一种强大的自然语言处理库，可以帮助开发者轻松创建智能文本生成应用。它基于OpenAI的GPT-3模型，能够理解和生成类人类的文本，在对话系统、内容创作等领域具有广泛的应用前景。

Coze Bot是一个功能强大的AI聊天机器人，可以使用简单的API进行互动。它使用先进的自然语言处理技术来理解并生成流畅、自然的对话。国际版使用的模型比国内版更强大，适用于各种应用场景。