Uma etapa fundamental para otimizar a capacidade de resposta dos sistemas RAG baseados no LMCache:
- Pré-armazenamento de documentos em cachePré-cache de pares de valores-chave de documentos comumente consultados no disco ou no Redis
- Habilitar a reutilização sem prefixoExplore o suporte do LMCache para reutilização de texto não prefixado para lidar com consultas semelhantes, mas ordenadas de forma diferente
- implantação distribuídaUso de cache de vários nós para acelerar a indexação quando o volume de documentos é alto
- teste e verificação: Uso
lmcache-testsGerador de carga de trabalho de armazém para teste de desempenho
Esse método é especialmente adequado para cenários como a base de conhecimento empresarial, que é medida para reduzir 30-50% do tempo de computação duplicado. Recomenda-se combinar com a função de chunking do vLLM para obter os melhores resultados.
Essa resposta foi extraída do artigoLMCache: uma ferramenta de otimização de cache de valores-chave para acelerar o raciocínio em grandes modelos de linguagemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a capacidade de resposta dos sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG)?
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