AI és LLMLLM-alkalmazásokPerformance és Scale csomagok

Szemantikus válasz-gyorsítótárazás

Gyorsítótárazza az LLM-válaszokat jelentés, nem pontos szöveg alapján, így az átfogalmazott kérdések gyorsítótár-találatot adnak, és kihagyják a modellhívást.

keresés minden modellhívás előtt
1
hasonlósági metrika
3
küszöb felülbírálása
Hívásonként
Lépés 1 / 6
Névtér létrehozása

Állítsa be az embedding méretét és azt a hasonlóságot, amely találatnak számít.

Példa munkamenetplaying
# Névtér létrehozása
hotkv> SCACHE.CREATE support_bot 1536 THRESHOLD 0.92
OK

Animált bemutató valódi HotKV-parancsokkal és példa-válaszokkal. Kattintson bármelyik lépésre, hogy odaugorjon. A parancsok és a válaszok angolul maradnak, pontosan úgy, ahogy begépeli és látja őket a HotKV-ban.

A probléma

Egy támogatási asszisztens ugyanazt a kérdést száz különböző megfogalmazásban kapja. A pontos egyezésű gyorsítótár szinte mindegyiket elvéti, így minden átfogalmazás egy teljes modellhívás árát fizeti, és megvárja a teljes választ.

Hogyan kezeli a HotKV

A szemantikus gyorsítótár minden választ a kérdés embedding-je mellett tárol, és az új kérdéseket hasonlóság alapján keresi. Ha egy új prompt elég közel van egy már megválaszolthoz, a tárolt válasz jön vissza, és a modellt nem hívja meg. A küszöb dönti el, mennyire közel az elég közel.

Lépésről lépésre

Mi történik, parancsról parancsra

  1. 01

    Névtér létrehozása

    Állítsa be az embedding méretét és azt a hasonlóságot, amely találatnak számít.

    SCACHE.CREATE support_bot 1536 THRESHOLD 0.92
  2. 02

    Tévesztés, ezért egyszer meghívja a modellt

    Amikor egy kérdést először tesznek fel, nincs a gyorsítótárban semmi hasonló, így a modell válaszol rá.

    SCACHE.GET support_bot 0.013 -0.21 0.88 ...
  3. 03

    A válasz megjegyzése

    Tárolja a kérdést, a választ és a kérdés embedding-jét egy napra.

    SCACHE.SET support_bot "How do I reset my password?" "Open Settings > Security." 0.013 -0.21 0.88 ... TTL 86400
  4. 04

    Egy átfogalmazás találat

    A „forgot my login pass” közel esik a tárolt kérdéshez. A válasz és a hasonlóság visszajön, a modellt kihagyja.

    SCACHE.GET support_bot 0.011 -0.19 0.87 ...
  5. 05

    Szigorúbb egy kereséshez

    Egy keresés a névtér alapértelmezettjénél közelebbi egyezést kérhet azoknál a válaszoknál, ahol a majdnem találat nem elég.

    SCACHE.GET support_bot 0.2 0.4 0.1 ... THRESHOLD 0.99
  6. 06

    A megtakarítás mérése

    A névterenkénti statisztikák megmutatják, milyen gyakran válaszolt a gyorsítótár a modell helyett.

    SCACHE.STATS support_bot
Hol használható

Valós helyzetek

Ügyfélszolgálat

A jelszó-visszaállítást, a számlamásolatokat és a szállítási időket újra és újra megkérdezik. Az első után minden változat a gyorsítótárból szolgálódik ki.

Belső tudásbotok

A munkatársak a szabadságról, a költségekről és a VPN-hozzáférésről a saját szavaikkal kérdeznek. Egyetlen válasz kiszolgálja mindet, amíg le nem jár.

Fejlesztői eszközök

A „How do I paginate?” és a „how to page through results” ugyanazt a dokumentált választ kapja második modellhívás nélkül.

Beépítve

Amit kap

Párosítás jelentés alapján

A hasonló kérdések egyetlen gyorsítótárazott választ osztanak meg, bárhogy is fogalmazták meg őket.

SCACHE.GETSCACHE.SET

Ön szabályozza a szigort

Állítsa be a küszöböt névterenként, és bírálja felül egyetlen kereséshez.

SCACHE.THRESHOLD

Mérhető megtakarítás

A névterenkénti statisztikák mutatják a találatokat, a tévesztéseket és a bejegyzéseket.

SCACHE.STATS

Koszinusz, L2 vagy belső szorzat

A névtér létrehozásakor válassza azt a metrikát, amely illik az embedding modelljéhez.

SCACHE.CREATE

Gyakori kérdések

Mennyibe kerül egy gyorsítótár-találat?

Egy embedding-hívásba és egy gyorsítótár-keresésbe. A modellhívást és annak generálási idejét kihagyja.

Hogyan kerülhetem el a laza egyezésből adódó hibás válaszokat?

Emelje a küszöböt. A magasabb küszöb közelebbi egyezést kíván, így kevesebb kérdés ad találatot, és minden találat biztosabb.

Mely csomagok tartalmazzák?

A szemantikus gyorsítótár a Performance és a Scale csomag része.

Kapcsolódó felhasználási esetek

Próbálja ki a saját munkaterhelésén

A HotKV a Redis protokollt beszéli, így egy meglévő klienst ráirányíthat, és lefuttathatja ugyanezeket a parancsokat.