Deep Recall采用模块化设计的三层架构,各组件协同工作:
- 记忆服务层::
- 核心组件:向量数据库(如FAISS/Pinecone)
- 功能:存储和检索用户交互的向量化记忆,支持相似度查询和时空关联分析
- 推理服务层::
- 核心组件:GPU加速的模型推理引擎
- 功能:结合检索到的上下文执行LLM生成,支持动态加载不同规模的模型(7B/70B参数)
- 协调器层::
- 核心组件:自动扩展控制器
- 功能:实时监控负载,弹性调度资源(如突发流量时自动增加GPU实例)
三层通过gRPC高效通信,其中协调器采用Consensus算法保证分布式一致性,这是其企业级可靠性的关键技术。
この答えは記事から得たものである。Deep Recall:大規模モデルのためのエンタープライズクラスのメモリフレームワークを提供するオープンソースツールについて