GPTCache расширяет идеи памяти LLM, предоставляя универсальную структуру для хранения информации в рабочих процессах LLM.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 160 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи, без новостей и т. д.), чтение которого занимает 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в курсе проектов машинного обучения, научных работ и концепций. Пожалуйста, попробуйте, подписавшись ниже:
Кэширование — одна из интересных новых возможностей в программировании языковых моделей (LMP). Очень часто кэширование связано с памятью, что является еще одной новой идеей приложений LMP. Однако кэширование охватывает более широкий спектр вариантов использования по сравнению с памятью. В то время как память фокусируется на хранении контекстной информации о взаимодействиях LLM, кэширование включает в себя хранение подсказок, ответов, концепций, функций оценки и многих других. Среди новой волны платформ LMP GPTCache выделяется как уникальная основа для реализации возможностей кэширования в решениях LLM.
GPTCache, созданный Zilliz, представляет собой универсальный инструмент с открытым исходным кодом, тщательно разработанный для повышения эффективности и скорости приложений на основе GPT. Его основная цель — оптимизировать производительность за счет реализации системы кэширования, способной хранить и извлекать ответы, сгенерированные языковыми моделями. В настоящее время GPTCache без проблем поддерживает как интерфейс OpenAI ChatGPT, так и интерфейс LangChain, расширяя его совместимость и удобство использования. Используя передовые алгоритмы встраивания, GPTCache использует сложный подход для преобразования пользовательских запросов во встраивания. Эти вложения затем сохраняются в хранилище векторов, что позволяет проводить эффективный поиск сходства.
Архитектура
Обладая модульной конструкцией, GPTCache обеспечивает непревзойденную гибкость, позволяющую пользователям настраивать свой семантический кэш. Каждый модуль включает в себя широкий набор опций, позволяющих пользователям выбирать наиболее подходящие конфигурации для удовлетворения своих конкретных потребностей.
• Адаптер LLM, ключевой компонент GPTCache, легко интегрируется с различными моделями LLM, придерживаясь стандартизированных протоколов API OpenAI. Эта интеграция предлагает унифицированный опыт, упрощая экспериментирование и тестирование различных моделей LLM. Примечательно, что GPTCache расширяет свою поддержку API OpenAI ChatGPT, Langchain и захватывающей дорожной карты, которая охватывает Hugging Face Hub, Bard, Anthropic, а также самостоятельные модели, такие как LLaMa.
• Генератор встраивания в GPTCache позволяет пользователям создавать вложения, используя предпочитаемые ими модели. Благодаря поддержке различных API встраивания, таких как API встраивания OpenAI, ONNX с моделью GPTCache/paraphrase-albert-onnx, API встраивания Hugging Face, API встраивания Cohere, API встраивания fastText и API встраивания SentenceTransformers, пользователи могут легко извлекать вложения из очереди запросов. , облегчая последующий поиск сходства.
• Хранилище кэша, как следует из названия, служит хранилищем ответов LLM в GPTCache. Кэшируя эти ответы, GPTCache улучшает оценку сходства, гарантируя, что релевантные и семантически выровненные ответы будут быстро возвращены запрашивающей стороне. GPTCache обеспечивает совместимость с широким спектром популярных баз данных, включая SQLite, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server и Oracle.
• Модуль Vector Store помогает идентифицировать K наиболее похожих запросов на основе извлеченных вложений из входного запроса. Наличие нескольких векторных хранилищ, таких как Milvus, Zilliz Cloud и FAISS, через удобный интерфейс расширяет набор доступных пользователям вариантов.
• Диспетчер кэша, жизненно важный компонент GPTCache, управляет операциями как модулей кэш-памяти, так и векторного хранилища. Когда кеш достигает своей емкости, GPTCache реализует политику замены для удаления данных, обеспечивая достаточно места для новых записей.
- Модуль оценки сходства в GPTCache собирает данные как из модулей Cache Storage, так и из модулей Vector Store. Используя различные стратегии, этот модуль определяет сходство между входным запросом и запросами, хранящимися в векторном хранилище.
GPTCache обеспечивает интеграцию с несколькими платформами LLM, такими как LangChain или LLamaIndex.
Преимущества
GPTCache дает ряд ощутимых преимуществ для приложений LLM.
Используя механизм кэширования, вы можете значительно повысить производительность при получении ответов от вашей языковой модели (LLM). Когда ответ был запрошен ранее и находится в кэше, время, необходимое для его получения, значительно сокращается. Реализация кэширования ответов не только оптимизирует получение ответов, но и повышает общую производительность вашего приложения.
Услуги LLM обычно взимают плату в зависимости от комбинации номеров запросов и количества токенов. Однако за счет интеллектуального кэширования ответов LLM можно эффективно минимизировать количество вызовов API к службе, что приведет к существенной экономии средств. Это становится особенно актуальным при работе со сценариями с высоким трафиком, когда расходы, связанные с вызовами API, могут быть значительными.
Реализация механизма кэширования ответов LLM может значительно повысить масштабируемость вашего приложения. Снижая нагрузку на службу LLM, кэширование помогает избежать узких мест и гарантирует, что ваше приложение сможет беспрепятственно обрабатывать растущее число запросов.
GPTCache служит ценным активом на этапе разработки вашего приложения LLM, эффективно снижая затраты. Разработка приложения LLM требует постоянного подключения к API-интерфейсам LLM, что может привести к значительным расходам. GPTCache предлагает интерфейс, идентичный API-интерфейсам LLM, и может хранить либо сгенерированные LLM, либо смоделированные данные. Это позволяет вам проверять функции вашего приложения без необходимости подключения к LLM API или сети, что приводит к экономии средств.
Размещение семантического кэша в непосредственной близости от ваших пользователей значительно сокращает время, необходимое для извлечения данных из службы LLM. Эффективно уменьшая задержку в сети, вы можете значительно улучшить общее взаимодействие с пользователем, обеспечив быстрое и быстрое взаимодействие.
Службы LLM часто применяют ограничения скорости, которые ограничивают количество запросов, которые пользователь или клиент может сделать в течение определенного периода времени. Превышение этих ограничений приводит к перебоям в обслуживании, поскольку дополнительные запросы блокируются до истечения определенного периода времени. Используя GPTCache, вы можете легко масштабировать свою инфраструктуру для обработки растущего объема запросов, обеспечивая стабильную производительность по мере расширения пользовательской базы вашего приложения.
Как и предыдущие технологические тенденции, кэширование — это новая, но очень многообещающая область пространства LLM. Такие технологии, как GPTCache, создают прочную основу для развития этой области.
