Aumenta a eficiência da IA com o caching imediato! Aprende a reduzir a latência, a cortar custos e a escalar aplicações de IA utilizando esta poderosa técnica.
O caching de prompts é uma técnica utilizada na IA e na aprendizagem automática para armazenar e reutilizar as respostas de modelos de linguagem grandes (LLM) ou de outros modelos generativos para pedidos frequentes ou semelhantes. Este método melhora significativamente a eficiência e a velocidade das aplicações de IA, reduzindo a necessidade de voltar a executar inferências de modelos computacionalmente intensivos para pedidos de utilizadores idênticos ou quase idênticos.
Na sua essência, o cache de mensagens funciona de forma semelhante ao cache da Web. Quando um utilizador introduz um pedido, o sistema verifica primeiro se já existe uma resposta para esse pedido na cache. Se for encontrada uma correspondência (um 'cache hit'), a resposta armazenada é entregue imediatamente, ignorando o processo de inferência LLM. Se não for encontrada nenhuma correspondência (uma "falha na cache"), a pergunta é processada pela LLM, a resposta é gerada e armazenada na cache para utilização futura, antes de ser enviada de volta ao utilizador.
A eficácia do armazenamento em cache de mensagens depende de vários factores, incluindo a frequência de mensagens repetidas ou semelhantes, o tamanho e a eficiência da cache e a estratégia utilizada para determinar os acertos e as falhas da cache. Por exemplo, pode ser utilizada uma simples correspondência exacta de mensagens, ou técnicas mais avançadas podem considerar a semelhança semântica para identificar mensagens que são concetualmente iguais, mesmo que redigidas de forma diferente.
O caching de prompts oferece várias vantagens importantes, particularmente em aplicações que lidam com um elevado volume de interações do utilizador ou em que o tempo de resposta é crítico.
Chatbots com IA: No serviço de apoio ao cliente ou nos chatbots de uso geral, muitas das perguntas dos utilizadores são repetitivas ou enquadram-se em categorias comuns. O caching de prompts pode responder instantaneamente a perguntas frequentes, como "Qual é o teu horário de funcionamento?" ou "Como posso redefinir a minha palavra-passe?". Isto permite ao chatbot lidar com um maior volume de conversas de forma eficiente. Pensa em como isto pode ser integrado com a análise de sentimentos, conforme discutido na nossa página do glossário da Análise de sentimentos, para interações ainda mais reactivas e conscientes do contexto.
Motores de pesquisa semânticos: Os motores de pesquisa que utilizam o processamento de linguagem natural (PNL) para compreender o significado subjacente às consultas de pesquisa podem beneficiar do armazenamento em cache imediato. Se vários utilizadores fizerem perguntas semelhantes sobre um tópico, o sistema pode armazenar em cache e reutilizar a interpretação do modelo de PNL e os resultados iniciais da pesquisa, acelerando os tempos de resposta. Sabe mais sobre as tecnologias subjacentes na nossa página de glossário de Processamento de Linguagem Natural (PNL). Isto também está relacionado com o conceito de pesquisa semântica, melhorando a relevância e a velocidade dos resultados.
A implementação eficaz do caching imediato requer uma consideração cuidadosa das estratégias de invalidação do cache. As caches precisam de ser actualizadas ou invalidadas quando os dados ou o modelo subjacentes são alterados para garantir que as respostas permanecem exactas e relevantes. Por exemplo, se o horário de funcionamento de um chatbot mudar, a resposta em cache para "Qual é o teu horário de funcionamento?" deve ser actualizada. As estratégias variam desde a expiração baseada no tempo até métodos mais complexos que acompanham as actualizações de dados e a reciclagem do modelo.
O caching de prompts é uma técnica valiosa para otimizar o desempenho e a relação custo-eficácia das aplicações de IA que utilizam LLMs e modelos generativos. Ao compreender os seus princípios e aplicações, os programadores podem criar sistemas de IA mais eficientes e fáceis de utilizar. Uma exploração mais aprofundada de métodos de eficiência relacionados, como a poda de modelos ou a quantização de modelos, pode melhorar ainda mais o desempenho das soluções de IA.
