隨著大型語言模型(LLM) 繼續徹底改變我們與人工智慧互動的方式，出現了兩種關鍵技術來提高其效能和效率：上下文快取和檢索增強生成(RAG) 。在這份綜合指南中，我們將深入研究這兩種方法，以了解它們的優點、限制和理想用例。
在深入研究細節之前，讓我們先了解這些技術為何如此重要。法學碩士雖然功能強大，但在處理即時數據和維護對話上下文方面存在局限性。這就是上下文快取和 RAG 發揮作用的地方。
情境快取就像為您的 AI 提供短期記憶增強。想像一下，您正在與朋友談論計劃去巴黎旅行。您的朋友不需要為每個回應重新閱讀他們關於巴黎的全部知識 - 他們會記住您談話的背景。
考慮一個電子商務平台的客戶服務聊天機器人。當客戶問：“這個產品的發貨時間是多少？”接下來是“國際配送怎麼樣？”，上下文緩存可以幫助機器人記住他們正在討論相同的產品，而不需要客戶再次指定。
RAG 就像讓您的 AI 助理存取龐大的當前資訊庫。把它想像成一個研究人員，可以快速參考外部文件以提供準確、最新的資訊。
假設您正在建立一名法律助理。當被問及最近的稅法變化時，RAG 使助理能夠：
class ContextCache:
def __init__(self, capacity=1000):
self.cache = OrderedDict()
self.capacity = capacity
def get_context(self, conversation_id):
if conversation_id in self.cache:
context = self.cache.pop(conversation_id)
self.cache[conversation_id] = context
return context
return None
class RAGSystem:
def __init__(self, index_path, model):
self.document_store = DocumentStore(index_path)
self.retriever = Retriever(self.document_store)
self.generator = model
def generate_response(self, query):
relevant_docs = self.retriever.get_relevant_documents(query)
context = self.prepare_context(relevant_docs)
return self.generator.generate(query, context)
| Aspect | Context Caching | RAG |
|---|---|---|
| Response Time | Faster | Moderate |
| Memory Usage | Lower | Higher |
| Accuracy | Good for consistent contexts | Excellent for current information |
| Implementation Complexity | Lower | Higher |
這些技術的未來看起來充滿希望：
上下文快取和 RAG 在提高 LLM 效能方面都有不同的目的。上下文快取在維護對話流和減少延遲方面表現出色，而 RAG 則在提供準確、最新的資訊方面表現出色。它們之間的選擇取決於您的特定用例，但通常，兩者的組合會產生最佳結果。
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