Deep Recall hat eine dreistufige Architektur mit modularem Design und Komponenten, die zusammenarbeiten:
- Speicherdienstschicht::
- Kernkomponenten: Vektordatenbanken (z. B. FAISS/Pinecone)
- Funktion: Speichern und Abrufen von vektorisierten Erinnerungen an Nutzerinteraktionen, Unterstützung von Ähnlichkeitsabfragen und räumlich-zeitlichen Korrelationsanalysen
- Inferenz-Service-Schicht::
- Kernkomponente: GPU-beschleunigte Modellinferenzmaschine
- Funktion: Führt LLM-Generierung in Verbindung mit abgerufenen Kontexten durch, unterstützt dynamisches Laden von Modellen unterschiedlicher Größe (7B/70B Parameter)
- Koordinatorenebene::
- Kernkomponente: Automatische Erweiterungssteuerung
- Funktionen: Lastüberwachung in Echtzeit, elastische Ressourcenplanung (z. B. automatische Erhöhung der GPU-Instanzen bei starkem Verkehr)
Die drei Schichten kommunizieren effizient über gRPC, wobei der Koordinator den Consensus-Algorithmus verwendet, um die verteilte Konsistenz zu gewährleisten, eine Schlüsseltechnologie für die Zuverlässigkeit in Unternehmen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Recall: ein Open-Source-Tool, das einen Speicherrahmen der Unternehmensklasse für große Modelle bietetDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die spezifischen Komponenten der dreistufigen Architektur von Deep Recall und welche Funktionen erfüllen sie jeweils?
