Краткое содержание

Семантическое кэширование в приложениях больших языковых моделей (LLM) оптимизирует производительность путем хранения и повторного использования ответов на основе семантического сходства, а не точного совпадения текста. Когда поступает новый запрос, он преобразуется в векторное представление (embedding) и сравнивается с сохраненными в кэше представлениями с помощью поиска по схожести. Если находится близкое соответствие (выше заданного порога схожести), используется закэшированный ответ [...] Публикация «Как снизить затраты и задержку вашего приложения RAG с использованием семантического кэширования LLM» впервые появилась на MarkTechPost.