«`html
Оптимизация Retrieval-Augmented Generation с помощью RAGCache
Retrieval-Augmented Generation (RAG) значительно улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), добавляя внешние знания для более точных ответов. Однако у этой техники есть недостаток: высокие вычислительные и памятьные затраты. Это связано с тем, что длинные последовательности внешних документов увеличивают оригинальную длину запроса более чем в десять раз, что затрудняет эффективность RAG.
Решение: RAGCache
Команда исследователей из Пекинского университета и ByteDance разработала RAGCache — новую многослойную динамическую систему кэширования, которая оптимизирует RAG. Она решает проблемы традиционных систем RAG, используя дерево знаний для кэширования промежуточных состояний извлеченных документов в памяти GPU и хоста.
Преимущества RAGCache
- Улучшение кэширования: Использует политику замены, учитывающую характеристики вывода LLM и паттерны извлечения RAG, что значительно повышает коэффициенты попадания в кэш.
- Снижение задержек: Перекрывает этапы извлечения и вывода, что уменьшает общую задержку.
- Динамическое управление: Позволяет кэшировать и управлять тензорами ключ-значение, что снижает избыточные вычисления и ускоряет время отклика.
Эффективность и производительность
RAGCache продемонстрировала значительные улучшения: время до первого токена сократилось до 4 раз, а пропускная способность увеличилась до 2.1 раз по сравнению с традиционными системами. Это делает RAGCache идеальным решением для сценариев с большим объемом запросов.
Заключение
RAGCache представляет собой важный шаг в оптимизации RAG, предлагая интеллектуальную систему кэширования, которая снижает задержки и увеличивает пропускную способность. Это решение критически важно для эффективного развертывания технологий ИИ без ущерба для скорости и затрат на вычисления.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Анализируйте: Определите, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Установите KPI: Определите ключевые показатели эффективности, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите решение: Подберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта.
- Расширяйте автоматизацию: На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Попробуйте AI Sales Bot — это ИИ ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
