Um dos principais desafios dos aplicativos que utilizam Modelos de Linguagem (LLM) é o custo de inferência, que pode levar segundos para obter uma resposta. No entanto, é possível melhorar significativamente o desempenho com o uso de um cache semântico. Neste artigo, vamos discutir como configurar um cache semântico para diminuir o custo de inferência e melhorar a velocidade de resposta.
O que é um Cache Semântico?
Um cache semântico é uma solução que armazena respostas de LLMs, resultados de APIs de busca, como fontes, vídeos, imagens e perguntas subsequentes. Isso permite que as respostas sejam rapidamente recuperadas, em vez de precisar esperar pela inferência. Além disso, o cache semântico pode ser configurado para ser mais ou menos rigoroso, dependendo do caso de uso.
Como Configurar um Cache Semântico
Para configurar um cache semântico, você precisará criar um índice em uma plataforma como Upstash, selecionar um modelo de embeddings, escolher as dimensões e definir a distância entre relacionamentos vetoriais. Em seguida, você pode selecionar um plano e usar os valores fornecidos em seu aplicativo.
Vantagens do Cache Semântico
O uso de um cache semântico apresenta várias vantagens, incluindo:
* Melhoria da velocidade de resposta: o cache semântico permite que as respostas sejam recuperadas em milissegundos, em vez de segundos.
* Redução do custo: ao armazenar respostas pré-computadas, você pode reduzir significativamente o custo de inferência.
* Determinismo: o cache semântico ajuda a garantir que as respostas sejam consistentes e determinísticas.
Implementando o Cache Semântico em um Projeto de Resposta
Para implementar o cache semântico em um projeto de resposta, você precisará adicionar imports para o cache semântico e índice, adicionar uma chave nova à configuração e conectar o cache semântico ao arquivo action.tsx. Além disso, você pode ajustar o limiar de proximidade para refinar os resultados.
Conclusão
O uso de um cache semântico pode melhorar significativamente o desempenho de aplicativos que utilizam Modelos de Linguagem. Além disso, é uma solução escalável e flexível que pode ser adaptada a diferentes casos de uso. Com o uso de um cache semântico, você pode reduzir os custos de inferência e melhorar a velocidade de resposta, tornando seu aplicativo mais eficiente e confiável.