Cache semântico

RESUMO

O armazenamento em cache semântico melhora a eficiência das consultas armazenando e recuperando resultados com base no significado e não em correspondências exatas de texto. Diferentemente do cache tradicional, que se baseia em consultas idênticas, o cache semântico aproveita a incorporação de vetores e a pesquisa de similaridade para localizar e reutilizar dados relevantes. Essa técnica é particularmente vantajosa em modelos de linguagem grandes (LLMs) e sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG), onde reduz as recuperações redundantes, diminui os custos computacionais e aumenta a escalabilidade. Ao implementar o cache semântico, as organizações podem melhorar o desempenho da pesquisa, otimizar as interações orientadas por IA e fornecer respostas mais rápidas e inteligentes.

O que é o cache semântico?

O armazenamento em cache é importante para a recuperação rápida de dados, armazenando temporariamente informações acessadas com frequência em um local de acesso rápido. Entretanto, o armazenamento em cache tradicional depende de correspondências exatas de consultas, o que o torna ineficiente para consultas dinâmicas e complexas. O cache semântico resolve esse problema armazenando resultados com base no significado e não apenas em correspondências exatas de consultas. Ele não apenas armazena e recupera dados brutos, mas também permite que os sistemas entendam as relações e o significado dos dados.

Este recurso explorará os principais conceitos de cache semântico, comparará com o cache tradicional, analisará os casos de uso e discutirá como ele funciona em modelos de linguagem grandes (LLMs) e sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG). Continue lendo para saber mais.

• Principais conceitos de cache semântico a serem conhecidos
• Comparação entre o cache semântico e o cache tradicional
• Como o cache semântico funciona com LLMs
• Como o cache semântico funciona nos sistemas RAG
• Casos de uso de um sistema de cache semântico
• Principais conclusões

Principais conceitos de cache semântico a serem conhecidos

É essencial entender os mecanismos de cache que contribuem para melhorar o desempenho da pesquisa semântica. Aqui estão os principais conceitos com os quais você deve se familiarizar:

• Armazenamento de incorporação de vetores: Em vez de armazenar em cache as consultas brutas, sistemas de busca semântica armazenam representações vetoriais de consultas e respostas, permitindo a recuperação rápida baseada em similaridade.
• Indexação aproximada do vizinho mais próximo (ANN): Essa técnica acelera a pesquisa ao identificar rapidamente os resultados em cache mais semelhantes a uma nova consulta.
• Invalidação do cache: Garante que os resultados armazenados em cache permaneçam relevantes, atualizando entradas desatualizadas com base em configurações de tempo de vida (TTL) predefinidas ou atualizações de conteúdo.
• Cache adaptável: Ajusta dinamicamente o armazenamento em cache com base na frequência de consultas e no comportamento do usuário para maximizar a eficiência.
• Estratégias de cache híbridas: Combinações cache tradicional baseado em palavras-chave com cache semântico para uma abordagem abrangente e eficaz.

O domínio desses conceitos permite que as organizações ofereçam experiências de pesquisa mais rápidas, inteligentes e econômicas.

Comparação entre o cache semântico e o cache tradicional

Agora que fizemos uma visão geral de alto nível do cache semântico e revisamos os conceitos principais, vamos explorar as diferenças entre o cache semântico e o cache tradicional na tabela abaixo:

Como o cache semântico funciona com LLMs

LLMs usam o cache semântico para armazenar e recuperar respostas com base no significado, e não apenas em correspondências exatas de texto. Em vez de verificar se uma nova consulta é igual a uma anterior, o cache semântico usa embeddings (representações vetoriais) para encontrar consultas semelhantes e reutilizar as respostas armazenadas.

Veja como funciona:

Geração de incorporação de consulta

Cada consulta recebida é convertida em um incorporação de vetores (uma representação numérica que captura seu significado semântico).

Pesquisa de similaridade

Em vez de procurar por consultas idênticas, o sistema usa algoritmos ANN para comparar a incorporação da nova consulta com as armazenadas no cache. Isso permite que o cache retorne resultados semanticamente semelhantesMesmo que a redação seja ligeiramente diferente.

Armazenamento em cache

Normalmente, as entradas armazenadas em cache incluem a consulta original, sua incorporação e a resposta do modelo. Metadados como registros de data e hora ou frequência de uso também podem ser armazenados para gerenciar a expiração e a relevância.

Recuperação de cache

Quando uma nova consulta chega, o sistema executa uma verificação de similaridade. Se uma consulta suficientemente semelhante for encontrada no cache (com base em um limite de similaridade), a resposta armazenada será retornada instantaneamente.

Invalidação e atualização do cache

Para garantir a precisão, os dados em cache são periodicamente atualizados ou invalidados com base em políticas de TTL, atualizações de conteúdo ou tendências de mudança de dados.

Ao armazenar em cache as respostas de consultas semanticamente semelhantes, os LLMs podem fornecer respostas mais rápidas, reduzir os custos de computação e melhorar a escalabilidade. Isso é especialmente útil em aplicativos com consultas repetitivas ou previsíveis.

Como o cache semântico funciona nos sistemas RAG

O cache semântico aumenta a eficiência em Sistemas RAG reduzindo as operações de recuperação redundantes e otimizando os tempos de resposta. Em vez de sempre consultar fontes de conhecimento externas (como bancos de dados vetoriais ou armazenamentos de documentos), o cache semântico permite que o sistema reutilize respostas geradas anteriormente com base na similaridade da consulta.

Veja a seguir uma análise mais detalhada desse processo:

Incorporação de consultas e correspondência de similaridade

Inicialmente, cada consulta recebida é transformada em uma incorporação de vetor que captura seu significado semântico. A partir daí, o sistema procura por incorporações semelhantes no cache usando a pesquisa ANN.

Cache hit vs. cache miss

Cache atingido: Se uma consulta semanticamente semelhante for encontrada dentro de um limite de similaridade predefinido, os documentos recuperados em cache ou a resposta final poderão ser usados diretamente, evitando uma etapa de recuperação dispendiosa.

Erro de cache: Se não houver uma consulta semelhante no cache, o sistema executará uma nova recuperação de fontes de conhecimento externas, gerará uma resposta e a armazenará no cache para uso futuro.

Armazenamento em cache de documentos recuperados vs. respostas finais

Cache de recuperação: Armazena pedaços recuperados de um banco de dados vetorial, reduzindo as consultas ao banco de dados e, ao mesmo tempo, permitindo a geração de respostas dinâmicas.

Cache de resposta: Armazena a resposta final gerada pelo LLM, ignorando a recuperação e a geração de consultas repetidas.

Invalidação e atualização do cache

Os dados armazenados em cache são atualizados periodicamente para evitar respostas desatualizadas, usando técnicas como expiração de TTL, atualizações de conteúdo ou políticas de despejo baseadas em popularidade, como LRU (Least Recently Used).

Os benefícios gerais do armazenamento em cache semântico em LLMs e sistemas RAG incluem:

• Evitando a recuperação e a geração repetidas com latência reduzida.
• Redução dos custos computacionais por meio da minimização de consultas a bancos de dados e inferência LLM.
• Aumentar a escalabilidade de aplicativos de alto volume, como chatbots, mecanismos de pesquisa e assistentes de conhecimento empresarial (EKAs).

Casos de uso de um sistema de cache semântico

Um sistema de cache semântico melhora a eficiência ao reutilizar resultados com base no significado em vez de correspondências exatas. Isso é especialmente útil em aplicativos que envolvem processamento de linguagem natural, pesquisa e interações orientadas por IA.

Mecanismos de pesquisa

O Google usa o armazenamento em cache semântico para acelerar as pesquisas, armazenando incorporações de consultas anteriores. Quando os usuários inserem pesquisas semelhantes, o Google recupera os resultados armazenados em cache em vez de executar uma pesquisa completa, melhorando o tempo de resposta e reduzindo os custos de processamento.

Comércio eletrônico e pesquisa de produtos

A Amazon armazena em cache os embeddings de pesquisa de produtos para sugerir itens relevantes rapidamente. Por exemplo, se um usuário pesquisar "fones de ouvido sem fio", o sistema verifica se há pesquisas anteriores semelhantes e recupera os resultados do cache em vez de consultar o banco de dados novamente.

Sistemas de recomendação

A Netflix e o Spotify armazenam em cache as preferências do usuário e o histórico de assistir/ouvir usando embeddings semânticos. Se dois usuários tiverem gostos semelhantes, o sistema recupera as recomendações armazenadas em cache em vez de gerar novas recomendações, otimizando o desempenho e economizando recursos de computação.

Chatbots e assistentes virtuais

O ChatGPT e outros chatbots de IA armazenam em cache as perguntas frequentes (FAQ, conhecimento geral, consultas de codificação) para evitar o processamento redundante de LLM. Por exemplo, se um usuário perguntar "Explique a computação quântica", uma resposta armazenada em cache poderá ser usada em vez de gerar uma nova resposta do zero.

Principais conclusões

O cache semântico aumenta a eficiência, a velocidade e a relação custo-benefício em Sistemas orientados por IA reutilizando resultados relevantes em vez de realizar consultas redundantes. Em aplicativos baseados em RAG, ele reduz a latência de recuperação, otimiza as chamadas de banco de dados e API e melhora a experiência do usuário ao lidar de forma inteligente com consultas parafraseadas. Implementação de cache semântico com bancos de dados vetoriais, modelos de incorporaçãoAs estratégias de cache podem aumentar significativamente o desempenho de chatbots, mecanismos de pesquisa e sistemas de conhecimento empresarial.

Aqui estão as próximas etapas concretas que você pode seguir para utilizar o cache semântico:

• Integrar uma camada de cache semântico aos fluxos de trabalho de recuperação.
• Selecione o banco de dados vetorial correto.
• Ajuste fino da expiração do cache.
• Experimente o cache híbrido (semântico e baseado em palavras-chave).
• Avalie a eficiência do cache usando consultas do mundo real.