Integration af caching i en RAG-pipeline
Implementer caching-lag i Deres RAG-applikation for at gemme og hente tidligere genererede svar eller hentede kontekster.
Integration af caching i en RAG-pipeline er en gratis LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 3 af 4. Du kan læse hele lektionen gratis nedenfor — og derefter øve dig praktisk i browseren med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder, der er tilgængelig døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching), og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Introduktion til RAG-caching
Velkommen til den sidste lektion om caching! Vi har lært, hvorfor caching er afgørende, og udforsket forskellige strategier.
Nu bliver det praktisk. Denne lektion fokuserer på at integrere caching direkte i din RAG-pipeline for at forbedre ydeevnen og reducere omkostningerne.
Hvor skal der caches i RAG?
I en RAG-pipeline er der to primære steder, hvor caching giver betydelige fordele:
- Hentningstrinnet: Caching af de dokumenter, der hentes fra din vektordatabase.
- Genereringstrinnet: Caching af det endelige svar, der genereres af Large Language Model (LLM).
Hvert sted afhjælper forskellige flaskehalse.
Caching af hentet kontekst
Når en bruger stiller et spørgsmål, forespørger dit RAG-system først en vektordatabase for at finde relevante dokumenter ("konteksten").
Hvis det samme spørgsmål (eller et meget lignende spørgsmål) bliver stillet igen, hvorfor så forespørge vektordatabasen igen? Caching af de hentede dokumenter kan spare betydelig tid og ressourcer.
- Nøgle: Brugerens forespørgsel (eller dens embedding).
- Værdi: Liste over hentede dokumenter/dele.
Caching af LLM-svar
Efter hentning af konteksten sender dit RAG-system brugerens forespørgsel og konteksten til en LLM for at generere et endeligt svar.
LLM-kald er ofte den dyreste og langsomste del. Det er meget effektivt at cache det endeligt genererede svar for et bestemt par af forespørgsel og kontekst.
- Nøgle: Tuple med (brugerens forespørgsel, hentet kontekst).
- Værdi: LLM'ens genererede svar.
Enkel cache i hukommelsen
Som demonstration bruger vi en grundlæggende Python-dict som cache i hukommelsen. I virkelige scenarier ville du bruge dedikerede cachingbiblioteker eller eksterne tjenester som Redis.
Grundideen er at:
- Tjekke, om der findes et resultat for det aktuelle input i cachen.
- Hvis ja (cache-træffer), returnere det cachede resultat med det samme.
- Hvis nej (cache-misser), beregne resultatet, gemme det i cachen og derefter returnere det.
Python: Caching af LLM-kald
Her er et enkelt Python-eksempel, der viser, hvordan resultater fra et simuleret LLM-kald kan caches. Bemærk, hvordan det "faktiske LLM-kald" kun sker én gang for det samme input.
import time
# Simulate an expensive LLM call
def mock_llm_call(prompt, context):
print(f"DEBUG: Making actual LLM call for: '{prompt}'")
time.sleep(1) # Simulate network delay
return f"Response to '{prompt}' with context: {context}"
# Simple in-memory cache
llm_cache = {}
def get_llm_response_cached(prompt, context):
cache_key = (prompt, context) # Use a tuple as the key
if cache_key in llm_cache:
print("DEBUG: Cache hit!")
return llm_cache[cache_key]
else:
print("DEBUG: Cache miss. Calling LLM...")
response = mock_llm_call(prompt, context)
llm_cache[cache_key] = response
return response
# Main execution
if __name__ == "__main__":
print("--- First call ---")
response1 = get_llm_response_cached(
"What is RAG?",
"RAG combines retrieval with generation."
)
print(f"Result 1: {response1}\n")
print("--- Second call (same query/context) ---")
response2 = get_llm_response_cached(
"What is RAG?",
"RAG combines retrieval with generation."
)
print(f"Result 2: {response2}\n")
print("--- Third call (different query) ---")
response3 = get_llm_response_cached(
"How does RAG work?",
"RAG uses a retriever and a generator."
)
print(f"Result 3: {response3}\n")Forstå cache-outputtet
Kør koden, og se på outputtet:
- Ved det første kald ser du "DEBUG: Making actual LLM call...".
- Ved det andet kald med identiske input ser du "DEBUG: Cache hit!", og der foretages ikke noget faktisk LLM-kald. Det sparer tid og penge!
- Ved det tredje kald med andre input er der tale om et cache-mis, så der foretages endnu et LLM-kald.
Dette demonstrerer den grundlæggende mekanisme bag caching af LLM-svar.
Integrering af cache i hentning
Du kan anvende et lignende cachelagringsmønster på hentningstrinnet. Før du forespørger i din vektordatabase, skal du kontrollere, om brugerens forespørgsel (eller dens embedding) er set før.
Hvis der findes et cachelagret resultat (listen over relevante dokumenter), kan du springe opslaget i vektordatabasen over og gå direkte videre til LLM-kaldet med den cachelagrede kontekst.
Det reducerer belastningen på din vektordatabase og gør hentningen hurtigere.
Ugyldiggørelse af cache og TTL
Selvom cachelagring er effektiv, kan cachelagrede data blive forældede. For dynamiske oplysninger har du brug for en strategi til at rydde cachen eller opdatere den.
- Time-To-Live (TTL): Fjerner automatisk poster efter en fastsat periode.
- Least Recently Used (LRU): Fjerner de ældste poster, når cachen er fuld.
- Hændelsesdrevet: Ugyldiggør cacheposter, når kildedata ændres.
Valget af den rette strategi afhænger af kravene til dine datas aktualitet.
Kontrol af cacheintegration
Du har lært, hvordan du integrerer cachelagring forskellige steder i en RAG-pipeline. Lad os teste din forståelse!
Opsummering: Cachelagring i RAG
Godt arbejde! I denne lektion omsatte vi teori til praksis.
- Vi identificerede centrale integrationspunkter for cachelagring i en RAG-pipeline: hentning og generering.
- Vi undersøgte, hvordan cachelagring af hentede kontekster og LLM-svar kan forbedre ydeevnen markant og reducere driftsomkostningerne.
- Du så et praktisk Python-eksempel på, hvordan du implementerer en grundlæggende cache i hukommelsen til LLM-kald.
- Vi berørte kort strategier til ugyldiggørelse af cache, f.eks. TTL.
Du er nu klar til at begynde at integrere cachelagring i dine egne RAG-applikationer!
Lær LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching) med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “Integration af caching i en RAG-pipeline” gratis?
Ja — hele teksten til “Integration af caching i en RAG-pipeline” kan læses gratis her på nettet. Hvis du vil øve dig interaktivt med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder døgnet rundt og få adgang til resten af LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-kurset, skal du opgradere til CoddyKit PRO. LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “Integration af caching i en RAG-pipeline”?
Implementer caching-lag i Deres RAG-applikation for at gemme og hente tidligere genererede svar eller hentede kontekster. Du øver dig i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching) med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)?
Der kræves ingen tidligere erfaring. LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching) på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 3 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “Integration af caching i en RAG-pipeline”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-lektion?
Ja. Alle LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- Betydningen af caching af LLM-kald
- Strategier for caching i hukommelsen og eksternt
- Integration af caching i en RAG-pipeline
- Semantisk caching til LLM-apps