«`html
Преимущества использования генерации с кэшированием (CAG)
Большие языковые модели (LLMs) стали более эффективными благодаря методам, которые используют внешние источники знаний для улучшения качества ответов. Однако у таких систем есть свои проблемы, которые ограничивают их эффективность.
Проблемы традиционных систем RAG:
- Задержка при обработке запросов.
- Ошибки при выборе и ранжировании документов.
- Сложность системы из-за необходимости интеграции отдельных компонентов.
Решение: Генерация с кэшированием (CAG)
Исследователи предложили новый метод CAG, который использует расширенные контекстные окна современных LLM. Этот подход позволяет загружать все необходимые документы в модель заранее, что устраняет необходимость в реальном времени извлекать информацию.
Преимущества CAG:
- Снижение задержек при получении ответов.
- Устранение ошибок извлечения.
- Сохранение высокой релевантности контекста.
Как работает CAG:
Архитектура CAG работает в три этапа:
- Предварительная загрузка внешних знаний.
- Инференция (вывод).
- Сброс кэша.
Результаты исследований:
Эксперименты показали, что CAG превосходит традиционные системы RAG по многим параметрам, включая скорость генерации ответов и уменьшение ошибок извлечения.
Как внедрить ИИ в ваш бизнес:
- Определите, как ИИ может улучшить вашу работу.
- Выберите подходящие решения для автоматизации.
- Начните с небольших проектов и постепенно расширяйте внедрение.
Для получения советов по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с помощью AI Sales Bot. Будущее уже здесь!
«`
