Das von Morphik Core entwickelte verteilte Caching-System löst das Problem der Rechenengpässe bei großen RAG-Anwendungen durch einen intelligenten Vorverarbeitungsmechanismus. Das System verwendet eine mehrschichtige Caching-Strategie: Einbettungsvektoren und Wissensgraphenknoten werden bei der Dokumenteneingabe vorgeneriert, und ein Ergebnis-Cache wird für hochfrequente Abfragemuster aufgebaut. Die tatsächlichen Betriebsdaten zeigen, dass das Design die Antwortzeit von wiederholten Abfragen von durchschnittlich 3,2 Sekunden auf 0,6 Sekunden reduziert und den Verbrauch von Rechenressourcen um 80% verringert.
Das Cache-System unterstützt das Vorladen nach Bedingungen (z. B. Kategoriefilterung) und verwaltet automatisch den Lebenszyklus des Cache. Benutzer können proaktiv die Methode cache_documents aufrufen, um Daten vor der Verarbeitung heißer Datensätze vorzubereiten. Das System optimiert außerdem automatisch die Caching-Politik auf der Grundlage der Zugriffsmuster, um eine effiziente Speichernutzung zu gewährleisten.
In Kombination mit skalierbarer Backend-Speicherunterstützung (PostgreSQL/MongoDB usw.) ermöglicht dieses Caching-System Morphik Core den Echtzeitabruf von Millionen von Dokumenten und bietet Leistungsgarantien für Anwendungen auf Unternehmensebene. Das Betriebs- und Wartungspersonal kann die Überwachungsschnittstelle nutzen, um die Cache-Trefferrate und die Ressourcennutzung in Echtzeit anzuzeigen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMorphik Core: eine Open-Source-RAG-Plattform für die Verarbeitung multimodaler DatenDie
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