Tarkime, kad AI asistentas neatsako į klausimą apie dabartinius įvykius ar teikia pasenusią informaciją kritinėje situacijoje. Šis scenarijus, nors ir vis retesnis, atspindi didelių kalbos modelių (LLM) atnaujinimo svarbą. Šios AI sistemos, maitinančios viską nuo klientų aptarnavimo pokalbių programų iki pažangių tyrimų įrankių, yra tokios pat veiksmingos, kaip jie suprantami. Tuo metu, kai greitai keičiasi informacija, LLMS atnaujinimas yra sudėtingas ir būtinas.
Spartus globalių duomenų augimas sukelia nuolat besiplečiantį iššūkį. AI modeliai, kuriems kadaise reikėjo retkarčiais atnaujinimų, dabar reikalauja beveik pritaikyti realiuoju laiku, kad išliktų tikslūs ir patikimi. Pasenę modeliai gali suklaidinti vartotojus, išnaikinti pasitikėjimą ir priversti verslą praleisti dideles galimybes. Pavyzdžiui, pasenęs klientų aptarnavimo pokalbių programa gali pateikti neteisingą informaciją apie atnaujinta įmonės politiką, varginančius vartotojus ir žalingą patikimumą.
Šių klausimų sprendimas paskatino sukurti novatoriškus metodus, tokius kaip atėmimo angos karta (RAG) ir talpyklos padidintos kartos (CAG). Ragas ilgą laiką buvo išorinių žinių integravimo į LLM integravimo standartas, tačiau CAG siūlo supaprastintą alternatyvą, pabrėžiančią efektyvumą ir paprastumą. Nors RAG remiasi dinaminėmis gavimo sistemomis, kad galėtų pasiekti realaus laiko duomenis, CAG pašalina šią priklausomybę, naudodama iš anksto įkeltus statinius duomenų rinkinius ir talpyklos mechanizmus. Tai daro CAG ypač tinkamą latencijai jautrioms programoms ir užduotims, apimančioms statines žinių bazes.
Nuolatinių atnaujinimų svarba LLMS
LLM yra labai svarbūs daugeliui AI programų, pradedant klientų aptarnavimu ir baigiant „Advanced Analytics“. Jų veiksmingumas labai priklauso nuo to, ar jų žinių bazė yra dabartinė. Greitas globalių duomenų plėtimas vis sunkiau kelia tradicinius modelius, kurie priklauso nuo periodinių atnaujinimų. Ši greita aplinka reikalauja, kad LLM dinamiškai prisitaikytų, neprarandant spektaklio.
„Cache-Augmented Generation“ (CAG) siūlo šių iššūkių sprendimą, daugiausia dėmesio skiriant išankstiniams įkrovimo ir talpyklos pagrindiniams duomenų rinkiniams. Šis požiūris leidžia greitai ir nuosekliai reaguoti, naudojant išankstines, statines žinias. Skirtingai nuo paieškos grūdintos kartos (RAG), kuri priklauso nuo realaus laiko duomenų gavimo, CAG pašalina latencijos problemas. Pvz., Klientų aptarnavimo nustatymuose CAG leidžia sistemoms saugoti dažnai užduodamus klausimus (DUK) ir informaciją apie produktą tiesiogiai modelio kontekste, sumažinant poreikį pakartotinai prieiti prie išorinių duomenų bazių pakartotinai ir žymiai pagerinant reagavimo laiką.
Kitas reikšmingas CAG pranašumas yra išvados būsenos talpyklos naudojimas. Išlaikydama tarpines skaičiavimo būsenas, sistema gali išvengti nereikalingo apdorojimo tvarkydama panašias užklausas. Tai ne tik pagreitina reagavimo laiką, bet ir optimizuoja išteklių naudojimą. CAG ypač tinka aplinkai, kurioje yra aukštos užklausų apimtys ir statinių žinių poreikiai, pavyzdžiui, techninės paramos platformos ar standartizuoti švietimo vertinimai. Šios savybės yra CAG kaip transformacinis metodas, užtikrinantis, kad LLM išliktų veiksmingi ir tikslūs scenarijuose, kai duomenys dažnai nesikeičia.
Palyginus skudurą ir CAG kaip pritaikytus sprendimus skirtingiems poreikiams
Žemiau pateikiamas skudurų ir CAG palyginimas:
Skuduras kaip dinamiškas požiūris keičiant informaciją
RAG yra specialiai sukurtas scenarijams tvarkyti, kai informacija nuolat keičiasi, todėl ji yra ideali dinaminei aplinkai, tokioms kaip tiesioginiai atnaujinimai, klientų sąveika ar tyrimų užduotys. Užkalbinėdamas išorinių vektorinių duomenų bazes, RAG realiuoju laiku pateikia svarbų kontekstą ir integruoja jį su generatyviu modeliu, kad būtų galima pateikti išsamius ir tikslius atsakymus. Šis dinaminis požiūris užtikrina, kad pateikta informacija išlieka nauja ir pritaikyta kiekvienos užklausos specifiniams reikalavimams.
Tačiau Rag’o pritaikomumas atsiranda su būdingu sudėtingumu. Įdiegus RAG reikalauja palaikyti įterpimo modelius, paieškos vamzdynus ir vektorinius duomenų bazes, kurios gali padidinti infrastruktūros poreikius. Be to, realaus laiko duomenų gavimo pobūdis gali sukelti didesnį vėlavimą, palyginti su statinėmis sistemomis. Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo programose, jei „Chatbot“ pasikliauja RAG realiojo laiko informacijos gavimo realiojo laiko, bet koks vėlavimas gauti duomenų gali nusivilioti vartotojus. Nepaisant šių iššūkių, RAG tebėra patikimas pasirinkimas programoms, kurioms reikalingi naujausi atsakymai ir lankstumas integruojant naują informaciją.
Naujausi tyrimai parodė, kad RAG išsiskiria scenarijais, kur būtina informacija realiuoju laiku. Pavyzdžiui, jis buvo veiksmingai naudojamas atliekant mokslinius tyrimus pagrįstas užduotis, kai tikslumas ir savalaikiškumas yra labai svarbūs priimant sprendimus. Tačiau jos priklausomybė nuo išorinių duomenų šaltinių reiškia, kad jis gali būti ne pats geriausias programas, kurioms reikalingas nuoseklus našumas, be kintamumo, kurį įvedė tiesioginiai duomenų gavimas.
CAG kaip optimizuotas nuoseklių žinių sprendimas
CAG laikosi racionalesnio požiūrio, sutelkdamas dėmesį į efektyvumą ir patikimumą srityse, kuriose žinių bazė išlieka stabili. Iš anksto sukuriant kritinius duomenis į išplėstinį modelio konteksto langą, CAG pašalina išorinio gavimo poreikį išvados metu. Šis dizainas užtikrina greitesnį reagavimo laiką ir supaprastina sistemos architektūrą, todėl jis yra ypač tinkamas mažo vėlumo programoms, tokioms kaip įterptosios sistemos ir realiojo laiko sprendimų įrankiai.
CAG veikia per trijų žingsnių procesą:
i) Pirmiausia atitinkami dokumentai yra iš anksto apdorojami ir paverčiami iš anksto apskaičiuota rakto vertės (KV) talpykla.
(ii) Antra, išvados metu ši KV talpykla yra įkelta kartu su vartotojo užklausomis, kad būtų galima generuoti atsakymus.
(iii) Galiausiai sistema leidžia lengvai atstatyti talpyklą, kad būtų galima išlaikyti našumą išplėstiniuose užsiėmimuose. Šis požiūris ne tik sumažina pakartotinių užklausų skaičiavimo laiką, bet ir padidina bendrą patikimumą, sumažinant priklausomybes nuo išorinių sistemų.
Nors CAG gali trūkti galimybės prisitaikyti prie greitai besikeičiančios informacijos, tokios kaip RAG, jos tiesi struktūra ir sutelkimas į nuoseklų našumą yra puikus pasirinkimas programoms, kurios prioritetą teikia greičiui ir paprastumui tvarkant statinius ar tiksliai apibrėžtus duomenų rinkinius. Pavyzdžiui, techninės paramos platformose ar standartizuotuose švietimo vertinimuose, kur klausimai yra nuspėjami, o žinios yra stabilios, CAG gali pateikti greitus ir tikslius atsakymus be pridėtinių išlaidų, susijusių su realiojo laiko duomenų gavimu.
Supraskite CAG architektūrą
Atnaujindami LLM, CAG iš naujo apibrėžia, kaip šie modeliai apdoroja ir reaguoja į klausimus, sutelkdami dėmesį į išankstinį įkrovimo ir talpyklos mechanizmus. Jos architektūrą sudaro keli pagrindiniai komponentai, kurie dirba kartu, kad padidintų efektyvumą ir tikslumą. Pirma, tai prasideda nuo statinės duomenų rinkinio kuravimo, kai nustatomos statinių žinių sritys, tokios kaip DUK, vadovai ar teisiniai dokumentai. Tada šie duomenų rinkiniai yra iš anksto apdoroti ir sutvarkyti, siekiant užtikrinti, kad jie yra glaustai ir optimizuoti, kad būtų efektyviau.
Kitas yra konteksto išankstinis įkrovimas, kuris apima kuruojamų duomenų rinkinių įkėlimą tiesiai į modelio konteksto langą. Tai maksimaliai padidina išplėstinių žetonų ribų naudingumą, prieinamą šiuolaikiniuose LLM. Norint efektyviai valdyti didelius duomenų rinkinius, intelektualus chunkavimas naudojamas norint juos suskaidyti į valdomus segmentus, neprarandant nuoseklumo.
Trečiasis komponentas yra išvados būsenos talpykla. Šis procesas talpina tarpines skaičiavimo būsenas, leidžiančias greičiau reaguoti į pasikartojančias užklausas. Sumažindamas nereikalingus skaičiavimus, šis mechanizmas optimizuoja išteklių naudojimą ir pagerina bendrą sistemos veikimą.
Galiausiai užklausų apdorojimo vamzdynas leidžia vartotojo užklausas apdoroti tiesiogiai iš anksto įkeltame kontekste, visiškai apeinant išorines gavimo sistemas. Dinaminis prioritetų nustatymas taip pat gali būti įgyvendintas norint sureguliuoti iš anksto įkeltus duomenis, remiantis numatomais užklausų modeliais.
Apskritai ši architektūra sumažina delsą ir supaprastina diegimą ir priežiūrą, palyginti su sunkiomis sistemomis, tokiomis kaip RAG. Naudodamas iš anksto įkeltas žinias ir talpyklos mechanizmus, CAG leidžia LLMS pateikti greitus ir patikimus atsakymus, išlaikant supaprastintą sistemos struktūrą.
Auga CAG pritaikymas
CAG gali būti veiksmingai pritaikytas klientų aptarnavimo sistemose, kur iš anksto įkeliami DUK ir trikčių šalinimo vadovai įgalina greitus atsakymus, nepasikliaujant išoriniais serveriais. Tai gali pagreitinti reagavimo laiką ir sustiprinti klientų pasitenkinimą pateikdamas greitus, tikslus atsakymus.
Panašiai įmonės žinių valdyme organizacijos gali iš anksto įkelti politikos dokumentus ir vidinius vadovus, užtikrinančios nuoseklią prieigą prie kritinės informacijos darbuotojams. Tai sumažina esminių duomenų gavimo vėlavimus, leidžiančius greičiau priimti sprendimus. Švietimo priemonėse e. Mokymosi platformos gali iš anksto įkelti mokymo programos turinį, kad galėtų laiku pateikti grįžtamąjį ryšį ir tikslius atsakymus, o tai ypač naudinga dinamiškoje mokymosi aplinkoje.
CAG apribojimai
Nors CAG turi keletą privalumų, jis taip pat turi tam tikrų apribojimų:
- Konteksto lango apribojimai: Reikalauja, kad visa žinių bazė tilptų į modelio konteksto langą, kuris gali neįtraukti kritinių detalių dideliuose ar sudėtinguose duomenų rinkiniuose.
- Trūksta realaus laiko atnaujinimų: Negalima įtraukti keitimo ar dinaminės informacijos, todėl ji nėra tinkama užduotims, kurioms reikalingi naujausi atsakymai.
- Priklausomybė nuo iš anksto įkeltų duomenų: Ši priklausomybė priklauso nuo pradinio duomenų rinkinio išsamumo, ribojant jo sugebėjimą tvarkyti įvairias ar netikėtas užklausas.
- Duomenų rinkinio priežiūra: Iš anksto įkeltos žinios turi būti reguliariai atnaujinamos, kad būtų užtikrintas tikslumas ir aktualumas, kuris gali būti reiklus.
Esmė
AI raida pabrėžia, kad svarbu išlaikyti LLM tinkamus ir veiksmingus. RAG ir CAG yra du atskiri, tačiau papildomi metodai, kurie sprendžia šį iššūkį. „Rag“ siūlo pritaikomumą ir realiojo laiko informacijos gavimą dinaminiams scenarijams, o CAG puikiai tinka teikiant greitus, nuoseklius statinių žinių programų rezultatus.
CAG novatoriškas išankstinis įkrovimo ir talpyklos mechanizmai supaprastina sistemos projektavimą ir sumažina latenciją, todėl jis yra idealus aplinkai, kuriai reikalinga greita reakcija. Tačiau jo dėmesys statiniams duomenų rinkiniams riboja jo naudojimą dinaminiame kontekste. Kita vertus, RAG gebėjimas pateikti užklausų realiojo laiko duomenis užtikrina aktualumą, tačiau padidėja sudėtingumas ir vėlavimas. AI tobulėjant, hibridiniai modeliai, derinantys šias stipriąsias puses, galėtų apibrėžti ateitį, siūlydami pritaikomumą ir efektyvumą įvairiuose naudojimo atvejais.
Source link
