Ein wichtiger Schritt zur Optimierung der Reaktionsfähigkeit von RAG-Systemen, die auf LMCache basieren:
- Vorab-Caching von DokumentenSchlüssel-Wert-Paare von häufig abgefragten Dokumenten auf der Festplatte oder in Redis zwischenzuspeichern
- Wiederverwendung von Nicht-Präfixen aktivierenLMCache: Ausnutzung von LMCache's Unterstützung für die Wiederverwendung von Text ohne Präfix, um ähnliche, aber unterschiedlich geordnete Abfragen zu behandeln
- verteilte BereitstellungCaching mit mehreren Knoten, um die Indizierung bei hohem Dokumentenaufkommen zu beschleunigen
- Testen und Prüfen: Verwendung
lmcache-testsLagerhaus-Workload-Generator für Leistungstests
Diese Methode eignet sich besonders für Szenarien wie z. B. die Wissensdatenbank eines Unternehmens, bei der 30-50% der doppelten Berechnungszeit eingespart werden kann. Es wird empfohlen, sie mit der Chunking-Funktion von vLLM zu kombinieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLMCache: Ein Key-Value-Cache-Optimierungswerkzeug zur Beschleunigung von Schlussfolgerungen auf großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Reaktionsfähigkeit von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen verbessert werden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil