大模型本身并不依赖传统数据库存储知识，而是通过训练将知识编码到神经网络参数中，但实际应用时可能借助数据库进行检索增强或数据管理。以下是关键点解析：

1. 知识存储机制
   大模型像人类学习概念一样，通过海量数据训练将知识转化为神经网络的权重参数，而非存储在数据库中。这种"参数化知识"使其能灵活推理，但无法实时更新。

2. 应用中的数据库协同

   • 关系型数据库（如PostgreSQL）：管理结构化数据，支持事务处理和复杂查询
   • 向量数据库：加速非结构化数据（如文本、图像）的语义检索，提升RAG效率
   • 图数据库（如Neo4j）：处理知识图谱等关联性数据，辅助逻辑推理。

3. 混合架构趋势
   现代大模型常采用"参数知识+外部数据库"的混合方案，既保留泛化能力，又通过实时检索补充最新信息，例如ChatGPT的插件系统可连接外部数据源。

大模型的核心能力源于其参数化学习，而数据库在特定场景下能显著扩展其实用性和时效性。理解这一区别有助于更合理地设计AI应用架构。