Mengintegrasikan Cache ke dalam Saluran Paip RAG
Laksanakan lapisan cache dalam aplikasi RAG anda untuk menyimpan dan mendapatkan respons yang telah dijana atau konteks yang telah didapatkan sebelum ini.
Mengintegrasikan Cache ke dalam Saluran Paip RAG ialah pelajaran Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching), dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Pengenalan kepada Pencadangan RAG
Selamat datang ke pelajaran terakhir tentang pencadangan! Kita telah mempelajari mengapa pencadangan penting dan meneroka pelbagai strategi.
Sekarang, mari kita beralih kepada amali. Pelajaran ini memfokuskan pada mengintegrasikan pencadangan secara langsung ke dalam saluran paip RAG anda untuk meningkatkan prestasi dan mengurangkan kos.
Tempat untuk Mencadang dalam RAG
Dalam saluran paip RAG, terdapat dua titik utama yang memberikan manfaat besar daripada pencadangan:
- Langkah Pencarian Semula: Mencadang dokumen yang diperoleh daripada pangkalan data vektor anda.
- Langkah Penjanaan: Mencadang respons akhir yang dijana oleh Model Bahasa Besar (LLM).
Setiap titik menangani kesesakan yang berbeza.
Mencadang Konteks yang Diperoleh
Apabila pengguna mengemukakan soalan, sistem RAG anda mula-mula menanyakan pangkalan data vektor untuk mencari dokumen yang relevan ("konteks").
Jika soalan yang sama (atau soalan yang sangat serupa) ditanyakan lagi, mengapa perlu menanyakan pangkalan data vektor sekali lagi? Mencadang dokumen yang diperoleh boleh menjimatkan masa dan sumber dengan ketara.
- Kunci: Pertanyaan pengguna (atau pembenamannya).
- Nilai: Senarai dokumen/pecahan yang diperoleh.
Mencadang Respons LLM
Selepas memperoleh konteks, sistem RAG anda menghantar pertanyaan pengguna dan konteks kepada LLM untuk menjana jawapan akhir.
Panggilan LLM selalunya merupakan bahagian yang paling mahal dan paling perlahan. Mencadang respons akhir yang dijana untuk pasangan pertanyaan dan konteks tertentu amat berkesan.
- Kunci: Tuple (Pertanyaan Pengguna, Konteks yang Diperoleh).
- Nilai: Jawapan yang dijana oleh LLM.
Cache Asas dalam Memori
Untuk demonstrasi, kita akan menggunakan dict Python asas sebagai cache dalam memori. Dalam situasi sebenar, anda akan menggunakan pustaka pencadangan khusus atau perkhidmatan luaran seperti Redis.
Idea terasnya adalah:
- Semak sama ada hasil untuk input semasa wujud dalam cache.
- Jika ya (cache ditemui), kembalikan hasil yang dicache dengan serta-merta.
- Jika tidak (cache tidak ditemui), kira hasil tersebut, simpan dalam cache, kemudian kembalikannya.
Python: Mencadang Panggilan LLM
Berikut ialah contoh Python mudah yang menunjukkan cara mencadang hasil daripada panggilan LLM simulasi. Perhatikan bahawa "panggilan LLM sebenar" hanya berlaku sekali untuk input yang sama.
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")Memahami Output Cache
Jalankan kod dan perhatikan output:
- Untuk panggilan pertama, anda akan melihat "DEBUG: Making actual LLM call...".
- Untuk panggilan kedua dengan input yang sama, anda akan melihat "DEBUG: Cache hit!" dan tiada panggilan LLM sebenar. Ini menjimatkan masa dan kos!
- Untuk panggilan ketiga dengan input yang berbeza, cache tidak ditemui, maka satu lagi panggilan LLM dibuat.
Ini menunjukkan mekanisme teras pencadangan respons LLM.
Mengintegrasikan Cache ke dalam Pencarian Semula
Anda boleh menggunakan corak cache yang serupa untuk langkah mendapatkan semula. Sebelum membuat pertanyaan kepada pangkalan data vektor, semak sama ada pertanyaan pengguna (atau terbenamannya) pernah dilihat sebelum ini.
Jika hasil cache (senarai dokumen yang berkaitan) tersedia, langkau carian pangkalan data vektor dan teruskan kepada panggilan LLM dengan konteks yang disimpan dalam cache.
Ini mengurangkan beban pada pangkalan data vektor dan mempercepatkan proses mendapatkan semula.
Pembatalan Cache & TTL
Walaupun penggunaan cache sangat berkesan, data yang disimpan dalam cache boleh menjadi lapuk. Untuk maklumat dinamik, anda memerlukan strategi untuk mengosongkan atau mengemas kini cache.
- Time-To-Live (TTL): Mengalih keluar entri secara automatik selepas tempoh yang ditetapkan.
- Least Recently Used (LRU): Mengeluarkan entri yang paling lama digunakan apabila cache penuh.
- Dipacu peristiwa: Membatalkan entri cache apabila data sumber berubah.
Pemilihan strategi yang tepat bergantung pada keperluan kesegaran data anda.
Pemeriksaan Integrasi Cache
Anda telah mempelajari cara mengintegrasikan cache pada pelbagai titik dalam saluran paip RAG. Mari uji pemahaman anda!
Ulang Kaji: Cache dalam RAG
Syabas! Dalam pelajaran ini, kita menerapkan teori dalam amalan.
- Kita mengenal pasti titik integrasi utama untuk cache dalam saluran paip RAG: mendapatkan semula dan menjana.
- Kita meneroka cara cache untuk konteks yang diperoleh dan respons LLM boleh meningkatkan prestasi dengan ketara serta mengurangkan kos operasi.
- Anda melihat contoh Python praktikal tentang cara melaksanakan cache asas dalam memori untuk panggilan LLM.
- Kita menyentuh secara ringkas strategi pembatalan cache seperti TTL.
Kini anda bersedia untuk mula mengintegrasikan cache ke dalam aplikasi RAG anda sendiri!
Pelajari Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 12
- Pelajaran
- 48
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Mengintegrasikan Cache ke dalam Saluran Paip RAG” percuma?
Ya — teks penuh “Mengintegrasikan Cache ke dalam Saluran Paip RAG” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching), tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Mengintegrasikan Cache ke dalam Saluran Paip RAG”?
Laksanakan lapisan cache dalam aplikasi RAG anda untuk menyimpan dan mendapatkan respons yang telah dijana atau konteks yang telah didapatkan sebelum ini. Anda berlatih Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching)?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Mengintegrasikan Cache ke dalam Saluran Paip RAG” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) ini?
Ya. Setiap pelajaran Aplikasi LLM dalam Pengeluaran (RAG + Pangkalan Data Vektor + Caching) menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Kepentingan Menyimpan Panggilan LLM dalam Cache
- Strategi Cache dalam Memori dan Luaran
- Mengintegrasikan Cache ke dalam Saluran Paip RAG
- Pencagaran Semantik untuk Aplikasi LLM