Kerntechniken zur Leistungsoptimierung
PRAG erreicht Geschwindigkeitsverbesserungen in Größenordnungen durch die folgenden Innovationen:
- Mechanismus zur Zwischenspeicherung von ParameternDokumentendarstellung: vorberechnet und im Speicher zwischengespeichert
- Dynamischer FusionsalgorithmusLoRA: Aktivieren Sie nur den LoRA-Parameter des entsprechenden Wissens
- Optimierung der ChargenWissensfusion zur Unterstützung der parallelen Verarbeitung mehrerer Abfragen
Gemessener Leistungsvergleich
| Norm | Traditionelle RAG | PRAG |
|---|---|---|
| Verzögerung bei Einzelabfragen | 350ms | 210ms |
| Speicherplatzbedarf | 8GB | 5GB |
| Durchsatz | 15QPS | 28QPS |
Vorgeschlagene Szenarien
- Latenzempfindliche AnwendungenKundenservice-System, Echtzeit-Fragen und Antworten
- ressourcenbeschränkte UmgebungEdge-Geräte, mobile Endgeräte
- Hochfrequenz-AuskunftsdienstWissensdatenbank API, Lehrmittelsystem
Beachten Sie, dass diese Optimierung auf Kosten von Vorberechnungen geht und eher für Szenarien geeignet ist, in denen die Wissensbasis relativ stabil ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool zur Verbesserung der Leistung von Q&A SystemenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie hoch ist die Verbesserung der Inferenz-Effizienz von PRAG gegenüber der traditionellen RAG?
