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検索拡張世代（RAG）システムの応答性を向上させるには？

2025-08-19

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LMCacheに基づくRAGシステムの応答性を最適化するための重要なステップ：

ドキュメントのプリキャッシング: よくクエリされるドキュメントのキーと値のペアをディスクまたはRedisに事前にキャッシュする。
プレフィックス以外の再利用を有効にするLMCacheの接頭辞なしテキスト再利用のサポートを利用して、類似しているが順序が異なるクエリを処理する。
分散配置文書量が多い場合、マルチノード・キャッシングを使用してインデックス作成を高速化する。
テストと検証使用lmcache-testsパフォーマンステスト用倉庫ワークロードジェネレーター

この方法は、特に企業知識ベースのようなシナリオに適しており、重複した計算時間を30-50%削減できると測定されている。最良の結果を得るためには、vLLMのチャンキング機能と組み合わせることが推奨される。

この答えは記事から得たものである。LMCache：大規模言語モデルの推論を高速化するキーバリューキャッシュ最適化ツールについて

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