LLM keşləmə strategiyaları, əsas LLM API-ni çağırmadan təkrarlanan sorğulara xidmət etmək üçün əvvəlki sorğu-cavab cütlüklərini saxlamaqla gecikməni azaldır. İstifadəçi əvvəllər keşlənmiş sorğuya uyğun gələn bir sorğu göndərdikdə, sistem tam çıxarış dövrünü yerinə yetirmək əvəzinə çıxışı yaddaşdan götürür. Bu yanaşma modelin tokenlər yaratmasını gözləməyə sərf olunan vaxtı minimuma endirir ki, bu da AI əsaslı tətbiqlərin cavabdehliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırır. API çağırış tezliyini azaltmaqla, tərtibatçılar həm də son istifadəçiləri üçün yüksək xidmət keyfiyyətini qoruyarkən xərcləri daha effektiv idarə edirlər.
AI tətbiqləri üçün semantik keşləmə necə işləyir?
Semantik keşləmə sadə dəqiq uyğunluq axtarışlarından kənara çıxır. Eyni sətirləri yoxlamaq əvəzinə, cari sorğunun artıq işlənmiş sorğuya semantik olaraq bənzəyib-bənzəmədiyini müəyyən etmək üçün istifadəçi sorğularını vektor sahəsinə xəritələyir. Yüksək dərəcədə bənzərlik aşkar edilərsə, sistem mövcud cavabı təqdim edir. Bu, tətbiqinizə bütün cavabı yenidən hesablamağa ehtiyac olmadan ifadə dəyişikliklərini və ya kiçik yazım səhvlərini idarə etməyə imkan verir. Bunu həyata keçirmək üçün sürətli bənzərlik axtarışlarına imkan verən vektor verilənlər bazası tələb olunur. Bənzərlik həddini diqqətlə balanslaşdırmalısınız, çünki onu çox yüksək təyin etmək əhəmiyyətsiz nəticələr verə bilər, çox aşağı təyin etmək isə çoxlu keş çatışmazlığına səbəb olacaq. Bir çox komanda dəqiqliyi təmin etmək üçün 0.90 kosinus bənzərlik həddini sınaqdan keçirməklə başlayır.
Bu proses üçün tipik bir arxitektura üç fərqli təbəqəni əhatə edir: sorğu şlüzü, keş yaddaşı və LLM çıxarış son nöqtəsi. Sorğu şlüzü trafik polisi kimi fəaliyyət göstərir. O, daxil olan sorğuları tutur və əvvəlcə keş təbəqəsinə göndərir. Keş uyğunluq taparsa, axın dayanır və cavab dərhal qaytarılır. Keşdə müvafiq giriş yoxdursa, sorğu LLM-ə keçir. LLM cavab yaratdıqdan sonra sistem gələcəkdə istifadə üçün həm girişi, həm də çıxışı keşdə saxlayır. Bu model, istifadəçi bazanızın gün ərzində tez-tez yerinə yetirdiyi ümumi, təkrarlanan tapşırıqlar üçün xarici model təminatçılarından asılılığı azaldır.
Keş təbəqəsinin tətbiqinin əsas faydaları nələrdir?
Keş təbəqəsindən istifadənin əsas faydası ilk tokene qədər olan vaxtın kəskin azalmasıdır. İstifadəçilər sürətli qarşılıqlı əlaqə gözləyirlər və model cavabını gözləməyə sərf olunan hər saniyə imtina ehtimalını artırır. Ümumi sorğulara yerli məlumat anbarından xidmət göstərməklə, gecikməni millisaniyələrə qədər azaldırsınız. Bu, minlərlə istifadəçinin eyni vaxtda eyni və ya demək olar ki, eyni suallar verə biləcəyi yüksək trafikli tətbiqlər üçün xüsusilə vacibdir. Model çıxarışı ilə bağlı gözləmə vaxtını aradan qaldırdıqda, əsas model mürəkkəb olsa belə, istifadəçi təcrübəsi daha axıcı və etibarlı olur.
Sürətdən əlavə, əməliyyat büdcənizə daha yaxşı nəzarət edirsiniz. Əksər LLM təminatçıları token istifadəsinə əsasən ödəniş alırlar. Tez-tez verilən sualları keşlədikdə, eyni hesablama üçün təkrar-təkrar ödəniş etməyi effektiv şəkildə dayandırırsınız. Bu, xüsusilə məhsulu miqyaslandırarkən daha davamlı xərc modeli yaradır. Büdcənizi böyük bir modelin mühakimə qabiliyyətini tələb edən daha mürəkkəb və ya unikal sorğulara ayıra bilərsiniz. Zaman keçdikcə, keşiniz böyüdükcə, sorğuların daha yüksək faizinin daxili anbarınızdan cavablandırıldığını görəcəksiniz ki, bu da birbaşa aylıq API xərclərinin azalması deməkdir.
Keşləmə infrastrukturunuzu qurmaq üçün əsas addımlar
- Redis və ya Pinecone kimi aşağı gecikməli axtarışı dəstəkləyən vektor verilənlər bazası seçin.
- Keşlənmiş cavabların kontekstual olaraq dəqiq qalmasını təmin etmək üçün bənzərlik həddinizi aydın şəkildə müəyyənləşdirin.
- Köhnəlmiş məlumatların təqdim olunmasının qarşısını almaq üçün keşlənmiş elementləriniz üçün TTL (yaşama müddəti) siyasətini tətbiq edin.
- Keşləmə məntiqinizin düzgün sorğu növlərini tutub-tutmadığını müəyyən etmək üçün keş vurma dərəcənizi mütəmadi olaraq izləyin.
- Əsas məlumatlarınız və ya model məntiqiniz dəyişərsə, köhnə girişləri effektiv şəkildə təmizləyə bilmək üçün ləğvetmə strategiyası qurun.
İnfrastrukturunuzu konfiqurasiya edərkən, məlumat anbarınızın tətbiq serverinizə coğrafi cəhətdən yaxın olduğundan əmin olun. Keş axtarışı sürətli olsa belə, verilənlər bazanız hesablama nümunənizdən fərqli regionda yerləşirsə, şəbəkə yükü arta bilər. Əksər tətbiqlər üçün yerli Redis klasteri kifayətdir. Saxladığınız cavabların ölçüsünü də nəzərə almalısınız. Böyük kontekst pəncərələri daha çox yaddaş tələb edə biləcək böyük keş girişləri ilə nəticələnir. Pik saatlarda və ya ağır trafik artımları zamanı performansın pisləşməsinin qarşısını almaq üçün keşiniz böyüdükcə yaddaş istifadənizi yaxından izləyin.
Alien Road LLM keşləmə strategiyalarını necə tətbiq edir
Alien Road-da biz yüksək tezlikli tapşırıqları müəyyən etmək üçün müştərinin mühitindəki sorğu nümunələrini təhlil edərək LLM optimallaşdırmasına yanaşırıq. Biz ən çox təkrarlanan sorğuların hansı olduğunu görmək üçün cari sorğu qeydlərini yoxlamaqla başlayırıq. Məsələn, müştəri dəstəyi çatbotu tez-tez geri qaytarma siyasəti və ya çatdırılma statusu ilə bağlı eyni sualları alır. Biz bu xüsusi sorğuları ələ keçirən xüsusi keşləmə təbəqəsi qururuq ki, çat interfeysi dərhal cavab verə bilsin. Bu rutin sorğuları mürəkkəb mühakimə tapşırıqlarından ayırmaqla, LLM-in yalnız həqiqətən qabaqcıl problem həllini tələb edən sorğulara diqqət yetirməsinə imkan veririk.
Daha sonra biz vektor verilənlər bazasını tətbiq ara proqramına inteqrasiya etdiyimiz tətbiq mərhələsinə keçirik. Prosesimiz, keşlənmiş cavabların canlı model çıxışının keyfiyyətinə uyğun olmasını təmin etmək üçün ciddi sınaq mərhələsini əhatə edir. Biz sorğuların kiçik bir faizinin ardıcıllığı yoxlamaq üçün həm keşə, həm də LLM-ə eyni vaxtda göndərildiyi təsdiq dövrəsindən istifadə edirik. Bu, istifadəçinin hər zaman düzgün məlumat almasını təmin edir. Sistem canlı olduqdan sonra, biz keşləmə arxitekturasının əlavə etdiyi dəyəri müştərilərimizə vizuallaşdırmağa kömək edən vurma dərəcəsini və xərc qənaətini izləmək üçün idarə paneli təqdim edirik.
LLM cavablarını nə vaxt keşləməkdən çəkinməlisiniz?
Keşləmə tətbiqinizin hər hissəsi üçün həmişə düzgün həll yolu deyil. Cavablar yüksək dinamik olduqda və ya daim dəyişən real vaxt istifadəçi məlumatlarından asılı olduqda keşləməkdən çəkinməlisiniz. Məsələn, istifadəçi öz xüsusi hesab balansını və ya cari fond bazarı yeniləmələrini soruşursa, cavab hər dəfə təzə olmalıdır. Bu ssenarilərdə keşlənmiş nəticəni təqdim etmək səhvlərə və müştəri məyusluğuna səbəb olardı. Keşləməni yalnız məlumatın statik olduğu və ya proqnozlaşdırıla bilən cədvəl üzrə yeniləndiyi deterministik tapşırıqlara tətbiq edin.
Nəzərə alınmalı digər ssenari həssas məlumatların idarə olunmasıdır. Tətbiqiniz şəxsi məlumatları emal edirsə, keşləmə təbəqənizin bütün təhlükəsizlik və uyğunluq standartlarına cavab verdiyindən əmin olmalısınız. PII (şəxsi identifikasiya məlumatı) keşdə saxlamaq istirahətdə şifrələmə və ciddi giriş nəzarətlərini tələb edir. Uyğunluq siyasətləriniz müəyyən növ məlumatların xarici verilənlər bazasında saxlanmasını qadağan edirsə, keşləməyinizi yalnız anonimləşdirilmiş sorğularla məhdudlaşdırmalı ola bilərsiniz. Hansı məlumat nöqtələrinin keşləmə infrastrukturunuz üçün uyğun olduğuna qərar verməzdən əvvəl həmişə təhlükəsizlik komandanızla məsləhətləşin.
Müxtəlif ehtiyaclar üçün keş strategiyalarının müqayisəsi
- Dəqiq Uyğunluq Keşləməsi: Sadə, təkrarlanan sorğular üçün idealdır; ən sürətli axtarış; ən aşağı mürəkkəblik.
- Semantik Keşləmə: Dialoq interfeysləri üçün ən yaxşısıdır; variasiyaları idarə edir; axtarış zamanı daha yüksək hesablama yükü.
- Hibrid Keşləmə: Dəqiq uyğunluqlara üstünlük vermək üçün hər iki üsulu birləşdirir, eyni zamanda semantik axtarışdan ehtiyat variant kimi istifadə edir.
- Laylı Keşləmə: Ən tez-tez rast gəlinən elementlər üçün sürətli yaddaşdaxili keşdən və uzun quyruqlu sorğular üçün davamlı verilənlər bazasından istifadə edir.
Keşinizin performansını necə izləmək olar
Keşinizin effektivliyini izləmək əsas performans göstəricilərinə diqqət yetirməyi tələb edən davamlı bir prosesdir. Ən vacib metrik, nə qədər sorğunun keşdən, nə qədərinin isə LLM-ə getdiyini izləyən keş vurma dərəcəsidir. Vurma dərəcəniz aşağıdırsa, bu, istifadəçilərinizin unikal suallar verdiyini və ya bənzərlik həddinizin çox məhdudlaşdırıcı olduğunu göstərir. Əksinə, çox yüksək vurma dərəcəsi tətbiqinizin çox təkrarlanan olduğunu göstərə bilər və daha müxtəlif sorğu mühəndisliyindən və ya təkmilləşdirilmiş dialoq axınından faydalana bilər.
Gecikmə monitorinqi də eyni dərəcədə vacibdir. Faktiki performans qazanclarını başa düşmək üçün həm keş vurmaları, həm də keş çatışmazlıqları üçün cavab müddətini izləməlisiniz. Keş vurmalarınızın gözləniləndən daha uzun sürdüyünü görsəniz, verilənlər bazası sorğusunun performansını yoxlayın. Bəzən darboğaz LLM deyil, vektor axtarış əməliyyatının özüdür. İndeks strukturunuzu optimallaşdırmaqla və ya verilənlər bazası aparatınızı təkmilləşdirməklə, keş cavab müddətlərini istifadəçiləriniz üçün mümkün qədər aşağı saxlaya bilərsiniz.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Cari tətbiq qeydlərinizdə ən çox yayılmış ilk 10 sorğunu müəyyən etməklə başlayın. Bunları müəyyən etdikdən sonra, bu xüsusi girişlər üçün sadə dəqiq uyğunluq keşləmə təbəqəsini tətbiq edin. Bu az səy tələb edən tapşırıq, mürəkkəb semantik infrastruktur qurmağa ehtiyac olmadan gecikmə və xərclərdə dərhal yaxşılaşmaları görməyə imkan verəcək. İlkin baza yaratmaq üçün nəticələri növbəti beş gün ərzində ölçün. Bu əsas quraşdırmadan sonra özünüzü rahat hiss etdikdən sonra, istifadəçi girişindəki daha mürəkkəb variasiyaları idarə etmək üçün semantik imkanlar əlavə etməyi araşdıra bilərsiniz. Bu artan yanaşma, keşləmə səylərinizi miqyaslandırmazdan əvvəl sabit bir təməl qurmağınızı təmin edir.
Oxumağa davam edin: AI Optimallaşdırılması · AI Optimallaşdırılması