В современном мире, где информация обновляется стремительно, большие языковые модели (LLM), лежащие в основе множества приложений искусственного интеллекта, от чат-ботов службы поддержки до сложных исследовательских инструментов, должны постоянно актуализироваться. Эффективность этих систем напрямую зависит от свежести данных, которыми они оперируют. Устаревшие модели могут вводить пользователей в заблуждение, подрывать доверие и приводить к упущенным возможностям для бизнеса. Например, чат-бот поддержки с устаревшей информацией может предоставить неверные данные об изменениях в политике компании, что вызовет недовольство клиентов и нанесет ущерб репутации.
Для решения этой проблемы разрабатываются инновационные методы, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и Cache-Augmented Generation (CAG). RAG долгое время был стандартом для интеграции внешних знаний в LLM, но CAG предлагает упрощенную альтернативу, ориентированную на эффективность и простоту. В то время как RAG полагается на динамические системы поиска для доступа к данным в реальном времени, CAG устраняет эту зависимость, используя предварительно загруженные статические наборы данных и механизмы кэширования. Это делает CAG особенно подходящим для приложений, чувствительных к задержкам, и задач, связанных со статическими базами знаний.
Большие языковые модели играют ключевую роль во многих приложениях ИИ, и их эффективность во многом зависит от актуальности базы знаний. Быстрый рост объема глобальных данных создает все большие трудности для традиционных моделей, которые полагаются на периодические обновления. В этой динамичной среде LLM должны адаптироваться динамически, не жертвуя производительностью.
Cache-Augmented Generation (CAG) предлагает решение этих проблем, фокусируясь на предварительной загрузке и кэшировании основных наборов данных. Этот подход позволяет получать мгновенные и последовательные ответы, используя предварительно загруженные, статические знания. В отличие от Retrieval-Augmented Generation (RAG), который зависит от извлечения данных в реальном времени, CAG устраняет проблемы с задержкой. Например, в службах поддержки клиентов CAG позволяет системам хранить часто задаваемые вопросы и информацию о продуктах непосредственно в контексте модели, уменьшая необходимость многократного доступа к внешним базам данных и значительно улучшая время отклика.
Еще одним важным преимуществом CAG является использование кэширования состояния вывода. Сохраняя промежуточные вычислительные состояния, система может избежать избыточной обработки при обработке аналогичных запросов. Это не только ускоряет время отклика, но и оптимизирует использование ресурсов. CAG особенно хорошо подходит для сред с большими объемами запросов и статическими потребностями в знаниях, таких как платформы технической поддержки или стандартизированные образовательные оценки. Эти функции позиционируют CAG как преобразующий метод для обеспечения того, чтобы LLM оставались эффективными и точными в сценариях, где данные не меняются часто.
RAG специально разработан для обработки сценариев, в которых информация постоянно развивается, что делает его идеальным для динамических сред, таких как обновления в реальном времени, взаимодействие с клиентами или исследовательские задачи. Запрашивая внешние векторные базы данных, RAG извлекает релевантный контекст в реальном времени и интегрирует его со своей генеративной моделью для получения подробных и точных ответов. Этот динамический подход гарантирует, что предоставляемая информация остается актуальной и адаптированной к конкретным требованиям каждого запроса.
Однако адаптивность RAG сопряжена с определенными сложностями. Внедрение RAG требует обслуживания моделей встраивания, конвейеров поиска и векторных баз данных, что может увеличить потребность в инфраструктуре. Кроме того, извлечение данных в реальном времени может привести к увеличению задержки по сравнению со статическими системами. Например, в приложениях обслуживания клиентов, если чат-бот полагается на RAG для извлечения информации в реальном времени, любая задержка в получении данных может расстроить пользователей. Несмотря на эти проблемы, RAG остается надежным выбором для приложений, которым требуются актуальные ответы и гибкость в интеграции новой информации.
Недавние исследования показали, что RAG превосходен в сценариях, где информация в реальном времени имеет важное значение. Например, он эффективно использовался в исследовательских задачах, где точность и своевременность имеют решающее значение для принятия решений. Однако его зависимость от внешних источников данных означает, что он может не подходить для приложений, требующих стабильной производительности без изменчивости, вносимой извлечением данных в реальном времени.
CAG использует более рациональный подход, уделяя особое внимание эффективности и надежности в областях, где база знаний остается стабильной. Предварительно загружая критически важные данные в расширенное контекстное окно модели, CAG устраняет необходимость внешнего поиска во время вывода. Эта конструкция обеспечивает более быстрое время отклика и упрощает архитектуру системы, что делает ее особенно подходящей для приложений с малой задержкой, таких как встроенные системы и инструменты принятия решений в реальном времени.
CAG работает в три этапа: во-первых, соответствующие документы предварительно обрабатываются и преобразуются в предварительно вычисленный кэш ключ-значение (KV); во-вторых, во время вывода этот кэш KV загружается вместе с запросами пользователей для генерации ответов; наконец, система позволяет легко сбрасывать кэш для поддержания производительности во время продолжительных сеансов. Этот подход не только сокращает время вычислений для повторяющихся запросов, но и повышает общую надежность за счет минимизации зависимости от внешних систем.
Хотя CAG может не иметь возможности адаптироваться к быстро меняющейся информации, как RAG, его простая структура и ориентация на стабильную производительность делают его отличным выбором для приложений, которые отдают приоритет скорости и простоте при обработке статических или четко определенных наборов данных. Например, на платформах технической поддержки или стандартизированных образовательных оценках, где вопросы предсказуемы, а знания стабильны, CAG может предоставлять быстрые и точные ответы без накладных расходов, связанных с извлечением данных в реальном времени.
Сохраняя LLM обновленными, CAG переопределяет то, как эти модели обрабатывают запросы и отвечают на них, уделяя особое внимание механизмам предварительной загрузки и кэширования. Его архитектура состоит из нескольких ключевых компонентов, которые работают вместе для повышения эффективности и точности. Во-первых, он начинается с курирования статических наборов данных, где определяются статические области знаний, такие как часто задаваемые вопросы, руководства или юридические документы. Эти наборы данных затем предварительно обрабатываются и организуются, чтобы обеспечить их краткость и оптимизацию для эффективности токенов.
Далее идет предварительная загрузка контекста, которая включает загрузку курируемых наборов данных непосредственно в контекстное окно модели. Это максимизирует полезность расширенных пределов токенов, доступных в современных LLM. Для эффективного управления большими наборами данных используется интеллектуальное разбиение на фрагменты, чтобы разбить их на управляемые сегменты без ущерба для согласованности.
Третий компонент — кэширование состояния вывода. Этот процесс кэширует промежуточные вычислительные состояния, обеспечивая более быстрые ответы на повторяющиеся запросы. Минимизируя избыточные вычисления, этот механизм оптимизирует использование ресурсов и повышает общую производительность системы.
Наконец, конвейер обработки запросов позволяет обрабатывать запросы пользователей непосредственно в предварительно загруженном контексте, полностью обходя внешние системы поиска. Динамическое определение приоритетов также может быть реализовано для корректировки предварительно загруженных данных на основе ожидаемых шаблонов запросов.
В целом, эта архитектура снижает задержку и упрощает развертывание и обслуживание по сравнению с системами с интенсивным поиском, такими как RAG. Используя предварительно загруженные знания и механизмы кэширования, CAG позволяет LLM предоставлять быстрые и надежные ответы, сохраняя при этом оптимизированную структуру системы.
CAG можно эффективно использовать в системах поддержки клиентов, где предварительно загруженные часто задаваемые вопросы и руководства по устранению неполадок позволяют мгновенно получать ответы, не полагаясь на внешние серверы. Это может ускорить время отклика и повысить удовлетворенность клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы.
Аналогичным образом, в управлении знаниями предприятия организации могут предварительно загружать документы политик и внутренние руководства, обеспечивая постоянный доступ к критически важной информации для сотрудников. Это сокращает задержки при извлечении необходимых данных, позволяя быстрее принимать решения. В образовательных инструментах платформы электронного обучения могут предварительно загружать содержание учебной программы, чтобы предлагать своевременную обратную связь и точные ответы, что особенно полезно в динамичных учебных средах.
Хотя CAG имеет ряд преимуществ, у него есть и некоторые ограничения: ограничения контекстного окна (требуется, чтобы вся база знаний помещалась в контекстное окно модели, что может исключить важные детали в больших или сложных наборах данных); отсутствие обновлений в реальном времени (невозможность включения изменяющейся или динамической информации, что делает его непригодным для задач, требующих актуальных ответов); зависимость от предварительно загруженных данных (эта зависимость основывается на полноте исходного набора данных, ограничивая его способность обрабатывать разнообразные или неожиданные запросы); обслуживание набора данных (предварительно загруженные знания необходимо регулярно обновлять для обеспечения точности и релевантности, что может быть сложной задачей с операционной точки зрения).
Развитие искусственного интеллекта подчеркивает важность сохранения актуальности и эффективности LLM. RAG и CAG — это два разных, но взаимодополняющих метода, которые решают эту проблему. RAG предлагает адаптивность и извлечение информации в реальном времени для динамических сценариев, в то время как CAG превосходно обеспечивает быстрые и последовательные результаты для приложений со статическими знаниями.
Инновационные механизмы предварительной загрузки и кэширования CAG упрощают структуру системы и уменьшают задержку, что делает его идеальным для сред, требующих быстрых ответов. Однако его ориентация на статические наборы данных ограничивает его использование в динамических контекстах. С другой стороны, способность RAG запрашивать данные в реальном времени обеспечивает релевантность, но сопряжена с повышенной сложностью и задержкой. По мере развития ИИ гибридные модели, сочетающие в себе эти сильные стороны, могут определить будущее, предлагая как адаптивность, так и эффективность в различных вариантах использования.