是的，诸如秘塔AI等应用将大模型与外部数据库相连。这些应用通常使用深度学习和自然语言处理技术来处理和理解大量的文本数据。为了实现这一目标，它们需要访问外部数据库以获取所需的信息和数据。
外部数据库可以提供各种类型的数据，包括结构化数据（如表格、JSON文件等）和非结构化数据（如文本、图像等）。这些数据可以用于训练和验证大模型，以便更好地理解和处理自然语言。
通过将大模型与外部数据库相连，这些应用可以实现以下功能：
1. 数据增强：外部数据库可以提供大量未见过的数据，帮助大模型进行数据增强，提高其泛化能力。
2. 知识迁移：外部数据库中的知识可以帮助大模型学习新的领域或概念，从而提高其性能和准确性。
3. 实时更新：外部数据库可以提供最新的数据，使大模型能够及时适应新的变化和趋势。
4. 多模态学习：外部数据库可以包含多种类型的数据，如文本、图像、音频等，使大模型能够同时处理多种类型的信息，提高其综合能力和灵活性。
5. 个性化推荐：根据用户的兴趣和需求，外部数据库可以提供个性化的信息和数据，帮助大模型更好地满足用户需求。
总之，将大模型与外部数据库相连是实现这些功能的关键。通过访问外部数据库，大模型可以获得丰富的数据资源，提高其性能和准确性，从而更好地服务于用户。
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