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96SEO 2026-02-19 19:51 10
不断革新从客户服务到数据分析等各个领域它也面临着一系列挑战包括计算成本和响应时间。
让我们了解一下这种组合如何为部署生成式人工智能模型的固有复杂性提供真正的解决方案。
它通过接受给定的提示或问题并从大型数据集中检索相关信息来进行操作。
理想的最终结果是更准确但上下文更丰富的响应比简单的基于关键字的答案提供更多深度。
现在想象一个场景多个用户询问完全相同的问题或向模型提供类似的提示。
根据模型大小、提示的复杂性、运行位置以及其他因素此响应时间可能会增长到数秒。
成本和响应时间这两个问题尤其重要因为它们不仅影响运营效率而且对用户体验和整体系统性能有直接影响。
因此我们发现自己正处于一个迫切需要寻找可扩展且高效的解决方案的时刻。
不仅可以存储问题和答案的原始文本还可以以数值向量格式存储它们的语义或
然后可以快速比较这些向量的相似性从而提供一种稳健且有效的方法来识别已回答的相关问题。
结果是一个快速而高效的检索过程如果已经回答了足够相似的问题则可以绕过资源密集的生成模型。
Elasticsearch包括对提示进行向量化以查找任何紧密匹配的现有向量。
功能来采用分层的方法。
这将允许你构建一个庞大的缓存层成本较低用于不经常访问的数据同时仍然比生成新响应更快。
这允许人工审核员在向最终用户提供缓存的响应之前进行审查从而增加了额外的可靠性。
实现为缓存层你可以实现更具可扩展性、更高效且在许多方面更智能的系统解决部署
作为缓存层时一个关键方面在于评估新提出的问题和之前存储的问题之间的语义相似性。
我们的缓存机制的有效性很大程度上取决于我们将新查询与现有查询匹配的程度。
语义抵抗通常指系统或模型对语义相似性的严格度或抵抗力。
在信息检索或自然语言处理的语境中语义抵抗表示系统对于确定两段文本或查询是否在语义上相似的标准更为严格。
Tolerance反映了召回率Recall是一个用更广泛的视角评估相似性函数的概念允许问题之间更广泛的语义相似性。
然而它也可能导致匹配不太精确从而影响生成响应的准确性和相关性。
另一方面与精确性相一致的语义抵抗采用更严格的相似性函数缩小了被视为
的范围。
这种严格性往往会在可能更高的计算成本的情况下产生更准确和相关的匹配因为较少的存储问题可能符合严格的相似性标准。
与语义宽容性和语义抵抗之间的平衡类似于召回和精确性之间的权衡对于优化
参数可以在特定的操作需求和用户期望方面找到这种权衡使缓存机制达到最佳状态。
为了更好地理解语义相似性的细微差别让我们考虑一下公司环境中的一个常见场景员工询问有关家庭活动例如孩子的婚礼的带薪休假
我们的目标是确保系统能够识别这些查询的语义接近度并提供一致且准确的响应而不管措辞有何差异。
参数的选择的影响。
该参数确定被视为匹配所需的最小相似度。
我们可以通过检查两个具有不同相似性阈值的假设情景来说明该参数的影响
0.95封装语义抵抗力。
这只允许具有高度相似性的查询检索缓存的答案以提高精确度为代价来牺牲召回率。
情景
0.75封装语义容忍度。
这允许更广泛的语义相关查询检索缓存的答案有利于召回而不是精确度。
通过比较这些情景我们可以观察相似度参数如何影响语义抵抗和语义容忍之间的平衡以及随后召回率和精确率之间的权衡。
下表说明了在这些情景下根据查询与有关孩子婚礼
该表演示了不同的相似性阈值如何影响缓存答案的检索显示了响应准确性场景
最简单的应用程序之一是在新查询出现时存储问题和响应。
当用户与人工智能模型交互时他们的问题以及生成的答案都会被缓存。
随着时间的推移这会构建一个有机缓存随着每次用户交互而变得更加丰富和多样化。
未来的用户查询不仅可以从这些预先存在的知识财富中受益而且还可以节省
如果你已经在监控用户输入的查询类型则可以针对常见问题预先生成响应并存储它们以供立即检索。
这有双重目的它可以实现更快的响应时间并提供一个评估人工智能响应的质量和一致性的平台。
通过分析问题及其相应的回答你可以将这些数据反馈到生成模型中以进行摘要报告甚至基于主题的分组。
这提供了一个有价值的分析层可以为产品开发、客户服务改进甚至营销策略提供信息。
中后会出现第二个类似的查询。
这一次由于我们的智能缓存层响应时间降至仅
这对任何实时应用程序来说都是一个福音也证明了所获得的成本和时间效率。
在示例项目中你将找到两个主要文件。
elasticsearch_llm_cache.py
对提示进行向量化并以文本形式对提示和生成响应以及向量化提示进行索引
这些数据对于持续的系统优化非常宝贵并且可以成为寻求微调性能的数据科学家和工程师的宝库。
我们可以看到在此示例中示例应用程序中从用户点击提交到应用程序从
这里我们看到因为找到了足够接近的提示所以我们可以直接返回之前生成的响应。
作为向量数据库的功能及其相似性参数我们为响应速度更快、更具成本效益且可扩展的生成
无论是改善查询时间、实现细致的匹配还是通过人工监督增加另一层可靠性其好处都是显而易见的。
原文https://www.elastic.co/search-labs/elasticsearch-as-a-genai-caching-layer
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