艾體寶洞察丨透過語義緩存，實(shí)現(xiàn)更快、更智能的LLM應(yīng)用程序

本文探討了語義緩存在提升大型語言模型（LLM）應(yīng)用程序性能中的關(guān)鍵作用。與傳統(tǒng)緩存不同，語義緩存理解用戶查詢背后的語義，提供更快、更相關(guān)的響應(yīng)。這種技術(shù)通過嵌入模型、矢量搜索等組件，顯著提高了自動(dòng)化客戶支持、實(shí)時(shí)翻譯等應(yīng)用的效率，為企業(yè)優(yōu)化操作和提升用戶體驗(yàn)提供了新路徑。

什么是語義緩存？

語義緩存解釋并存儲(chǔ)用戶查詢的語義，使系統(tǒng)能夠根據(jù)意圖而不僅僅是字面匹配來檢索信息。這種方法可以實(shí)現(xiàn)更細(xì)致入微的數(shù)據(jù)交互，緩存所顯示的響應(yīng)比傳統(tǒng)緩存更相關(guān)，也比大型語言模型（LLM）的典型響應(yīng)更快。

把語義緩存想象成精明的圖書管理員。他們不僅知道每本書在哪里，還了解每個(gè)請(qǐng)求的上下文。他們不會(huì)純粹按照書名分發(fā)書籍，而是會(huì)考慮讀者的意圖、過去的閱讀情況以及與查詢最相關(guān)的內(nèi)容。就像這位圖書管理員一樣，語義緩存能動(dòng)態(tài)檢索并提供與當(dāng)前查詢最相關(guān)的數(shù)據(jù)，確保每次響應(yīng)都符合用戶的需求。

語義緩存與傳統(tǒng)緩存的比較

傳統(tǒng)緩存?zhèn)戎赜谂R時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以加快頻繁訪問信息的加載速度，但卻忽略了被查詢數(shù)據(jù)的含義和上下文。這就是語義緩存的用武之地。它使用智能層來把握每次查詢的意圖，確保只存儲(chǔ)和檢索最相關(guān)的數(shù)據(jù)。語義緩存使用人工智能嵌入模型為數(shù)據(jù)段添加意義，使檢索更快、更相關(guān)。這種方法減少了不必要的數(shù)據(jù)處理，提高了系統(tǒng)效率。

語義緩存系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分

1、嵌入模型

語義緩存系統(tǒng)使用嵌入。這些是數(shù)據(jù)的矢量表示，有助于評(píng)估不同查詢和存儲(chǔ)響應(yīng)之間的相似性。

2、矢量數(shù)據(jù)庫(kù)

該組件以結(jié)構(gòu)化的方式存儲(chǔ)嵌入數(shù)據(jù)。它有助于根據(jù)語義相似性進(jìn)行快速檢索，而不是使用精確匹配。

3、緩存

緩存數(shù)據(jù)的中央存儲(chǔ)空間，其中存儲(chǔ)了響應(yīng)及其語義，以便將來使用和快速檢索。

4、矢量搜索

語義緩存的一個(gè)關(guān)鍵過程，這一步驟包括評(píng)估傳入查詢與緩存中現(xiàn)有數(shù)據(jù)之間的相似性，以快速?zèng)Q定最佳響應(yīng)。

這些組件通過更快、更能感知上下文的響應(yīng)來提高應(yīng)用程序的性能。將這些元素集成到 LLM 中，可改變模型與大型數(shù)據(jù)集的交互方式，使語義緩存成為現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)的重要組成部分。

語義緩存的影響：快速開發(fā) LLM 應(yīng)用程序

語義緩存是LLM驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的可靠選擇。LLM處理的查詢范圍廣泛，需要快速、準(zhǔn)確和上下文感知的響應(yīng)。語義緩存可以有效地管理數(shù)據(jù)、減少計(jì)算需求并提供更快的響應(yīng)時(shí)間，從而提高性能。

使用語義緩存檢索常見問題就是一個(gè)例子。在這個(gè)聊天機(jī)器人示例中，用戶詢問有關(guān)國(guó)稅局申報(bào)文件等內(nèi)部源文件的問題，得到的答復(fù)速度是原來的 15 倍。

由于上下文感知數(shù)據(jù)是重中之重，語義緩存有助于人工智能系統(tǒng)提供更快、更相關(guān)的回復(fù)。這對(duì)于從自動(dòng)客戶服務(wù)到復(fù)雜的研究分析等各種應(yīng)用程序來說都至關(guān)重要。

將語義緩存與 LLM 相結(jié)合

在使用 LLM 的應(yīng)用程序中，vector search在語義緩存框架中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它能讓 LLM 快速篩選海量數(shù)據(jù)，通過比較用戶查詢和緩存響應(yīng)的向量找到最相關(guān)的信息。

提高性能和效率–使用案例

語義緩存為人工智能應(yīng)用程序帶來了巨大的性能提升。下面是幾個(gè)展示其強(qiáng)大功能的使用案例：

1、自動(dòng)化客戶支持

在客戶服務(wù)中，語義緩存可快速檢索常見問題的答案?，F(xiàn)在，交互是實(shí)時(shí)的，響應(yīng)是上下文感知的，從而提高了用戶滿意度。

2、實(shí)時(shí)語言翻譯

在語言翻譯應(yīng)用程序中，語義緩存有助于存儲(chǔ)常用短語及其翻譯。緩存數(shù)據(jù)的重復(fù)使用可加快翻譯過程并減少錯(cuò)誤，從而提升整體用戶體驗(yàn)。

3、內(nèi)容推薦系統(tǒng)

在推薦引擎中，語義緩存可將用戶查詢與之前查詢或?yàn)g覽過的內(nèi)容更快地匹配起來。這不僅能加快推薦過程，還能確保內(nèi)容符合用戶偏好。

實(shí)施語義緩存的最佳做法

（一）評(píng)估你的基礎(chǔ)設(shè)施

有效實(shí)施語義緩存首先要選擇正確的基礎(chǔ)設(shè)施。一些關(guān)鍵的考慮因素包括：

1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案

選擇可擴(kuò)展的存儲(chǔ)解決方案，如能處理大量數(shù)據(jù)并支持快速數(shù)據(jù)檢索的 Redis。這些系統(tǒng)善于管理語義緩存所需的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、緩存策略

根據(jù)應(yīng)用程序的需求，在內(nèi)存緩存和持久緩存之間做出選擇。內(nèi)存緩存的訪問速度更快，但成本較高，而且數(shù)據(jù)量有限。持久緩存雖然速度較慢，但可以處理較大的數(shù)據(jù)集，并確保數(shù)據(jù)的持久性。

（二）設(shè)計(jì)可擴(kuò)展性和性能

為確保語義緩存系統(tǒng)能夠處理不斷增加的負(fù)載并保持高性能，請(qǐng)考慮以下策略：

1、負(fù)載平衡

實(shí)施負(fù)載平衡，在整個(gè)系統(tǒng)中有效地分配查詢，防止系統(tǒng)的任何單一部分成為瓶頸。

2、優(yōu)化數(shù)據(jù)檢索

使用高效的數(shù)據(jù)檢索算法，最大限度地減少延遲。這包括優(yōu)化矢量和緩存存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)索引和查詢方式。

（三）確保準(zhǔn)確性和一致性

保持響應(yīng)的準(zhǔn)確性和一致性至關(guān)重要，尤其是在數(shù)據(jù)和用戶交互不斷變化的動(dòng)態(tài)環(huán)境中。

1、相似性閾值

小心管理相似性閾值，在響應(yīng)的準(zhǔn)確性和緩存響應(yīng)的廣度之間取得平衡。過于嚴(yán)格的閾值可能會(huì)限制緩存的實(shí)用性，而過于寬松的閾值則可能會(huì)降低響應(yīng)的相關(guān)性。

2、一致性策略

實(shí)施策略，確保緩存數(shù)據(jù)與源數(shù)據(jù)保持一致。這可能涉及定期更新和檢查，以使緩存響應(yīng)與當(dāng)前數(shù)據(jù)和查詢趨勢(shì)保持一致。

（四）實(shí)施語義緩存

要將這些做法整合到一個(gè)連貫的實(shí)施策略中，可以遵循以下步驟：

第 1 步：評(píng)估當(dāng)前系統(tǒng)的功能，并確定對(duì)可擴(kuò)展性、響應(yīng)時(shí)間和成本改進(jìn)的需求。

第 2 步：根據(jù)系統(tǒng)需求和預(yù)算選擇合適的緩存和存儲(chǔ)技術(shù)。

第 3 步：配置語義緩存層，重點(diǎn)關(guān)注 LLM 封裝器、矢量數(shù)據(jù)庫(kù) 和相似性搜索等關(guān)鍵組件。

第 4 步：持續(xù)監(jiān)控和調(diào)整相似性閾值和緩存策略，以適應(yīng)新數(shù)據(jù)和不斷變化的用戶行為模式。

通過遵循這些最佳實(shí)踐，企業(yè)可以充分發(fā)揮語義緩存的潛力，從而提高性能、改善用戶體驗(yàn)并提高運(yùn)營(yíng)效率。

應(yīng)用程序的新時(shí)代

語義緩存代表著一個(gè)巨大的飛躍，它能提升 LLM 的性能，使人工智能應(yīng)用程序全面提速。通過智能管理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、訪問和重用方式，語義緩存降低了計(jì)算需求，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)響應(yīng)時(shí)間，并確保了輸出的準(zhǔn)確性和上下文感知能力。在數(shù)據(jù)密集的環(huán)境中，快速和相關(guān)的響應(yīng)就是一切。

展望未來，語義緩存的作用將變得更加重要。查詢變得越來越復(fù)雜，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的需求也越來越大，這就需要更復(fù)雜的緩存策略。GenAI 處理和后處理變得越來越復(fù)雜和耗時(shí)，需要加快響應(yīng)的策略。隨著模型變得越來越強(qiáng)大，使用最佳模型的計(jì)算成本越來越高，企業(yè)只會(huì)繼續(xù)優(yōu)化其支出。語義緩存可以迎頭應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，使數(shù)據(jù)檢索更快、更智能。

使用更智能的工具、獲得更快的結(jié)果。

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