城乡村建设规划许可证网站,wordpress使用实例,网页设计教程书籍推荐,为什麼建网站要先做数据库文章来源#xff1a;虹科云科技 点此阅读原文 基础模型和高性能数据层这两个基本组件始终是创建高效、可扩展语言模型应用的关键#xff0c;利用Redis搭建大语言模型#xff0c;能够实现高效可扩展的语义搜索、检索增强生成、LLM 缓存机制、LLM记忆和持久化。有Redis加持的大… 文章来源虹科云科技 点此阅读原文 基础模型和高性能数据层这两个基本组件始终是创建高效、可扩展语言模型应用的关键利用Redis搭建大语言模型能够实现高效可扩展的语义搜索、检索增强生成、LLM 缓存机制、LLM记忆和持久化。有Redis加持的大语言模型可应用于文档检索、虚拟购物助手、客户服务助理等为企业带来益处。
一、语言模型构件
应用程序生成、理解和使用人类语言的能力正变得越来越重要从客服机器人到虚拟助手再到内容生成人们对AI应用功能的需求横跨众多领域而这一切的实现都要归功于谷歌的 PaLM 2 等基础模型这些模型经过精心调教可以生成类似人类表达风格的内容。 在这一动态环境中基础模型和高性能数据层这两个基本组件始终是创建高效、可扩展语言模型应用的关键。
1.基础模型 基础模型是生成式人工智能应用的基石大型语言模型Large Language ModelLLM是其中的一个子集。LLM 通过大量的文本训练使其能够为各种任务生成具有上下文相关性的类似人类表达风格的文本。改进这些模型使其更加复杂从而使应用可以更精炼、更有效地响应用户输入。所选择的语言模型会显著影响应用的性能、成本和服务质量。 然而PaLM 2 等模型虽然功能强大但也有其局限性例如当缺乏特定领域的数据时模型可能不够相关而且可能无法及时呈现新信息或准确信息。LLM 在提示prompts中可以处理的上下文长度即词组数量有硬性限制此外LLM 的训练或微调需要大量的计算资源这会使成本剧增。要在这些限制和优势之间取得平衡需要进行谨慎的策略和强大基础设施的支持。
2. 高性能的数据层 高效的 LLM 应用程序由可扩展的高性能数据层支撑该组件可确保高速交易和低延迟这对于保持用户流畅交互至关重要。它在以下方面发挥关键作用
缓存预计算的请求响应或嵌入对过去的交互历史进行持久化进行语义搜索以检索相关的上下文或知识
向量数据库已成为一种流行的数据层解决方案。Redis 在向量搜索方面的投入远远早于当下的向量数据库热潮这反映了我们具有丰富的经验尤其是在性能方面。Redis对于向量搜索的经验在刚刚发布的 Redis 7.2 版本中得到了体现该版本包括可扩展搜索功能预览与前一版本相比每秒查询次数提高了16倍。 基础模型和向量数据库在不同行业的 LLM 应用中发挥着至关重要的作用因此引发了业界的极大兴趣和炒作。例如一些较新的独立向量数据库解决方案如 Pinecone宣布获得巨额融资并投入大量精力以赢得开发人员的关注。然而由于每周都有新的工具出现因此很难知道哪款工具真的能满足企业需求。 GCP Google’s Google Cloud Platform的与众不同之处在于其统一的产品它将功能强大的基础模型、可扩展的基础设施以及一套用于调整、部署和维护这些模型的工具结合在一起从而能够确保最高级别的数据安全和隐私安全。 但是要真正发挥这些进展的潜力一个高性能且可扩展的数据层是不可或缺的这就是Redis的作用所在。
3.可扩展语言模型应用的推理架构 GCP 和 Redis Enterprise 用于语言模型应用的推理架构
这里所呈现的推理架构适用于通用语言模型用例。它结合使用了 Vertex AIPaLM 2 基础模型、BigQuery 和 Redis Enterprise。
GCP 和 Redis Enterprise 用于语言模型应用的推理架构。 您可以按照开源 GitHub 仓库中的 Colab 笔记本逐步设置此 LLM 架构。 安装库和工具安装所需的 Python 库使用 Vertex AI 进行身份验证并创建一个 Redis 数据库。创建 BigQuery 表格将数据集加载到您的 GCP 项目中的 BigQuery 表格中。生成文本嵌入循环遍历数据集中的记录使用 PaLM 2 嵌入 API 创建文本嵌入。加载嵌入将文本嵌入和一些元数据加载到运行中的 Redis 服务器。创建向量索引运行 Redis 命令来创建一个模式和一个新的索引结构以实现实时搜索。 完成必要的设置步骤后这个架构就可以支持多种 LLM 应用如聊天机器人和虚拟购物助手。
二在语言模型LLM应用Redis
即使是经验丰富的软件开发人员和应用架构师也可能对这个新的知识领域不了解这个简短的总结应该能帮助你迅速掌握要点。 1.利用Redis实现高效可扩展的语义搜索 语义搜索从庞大的知识语料库中提取语义相似的内容。在这个过程中知识被转化为可以进行比较的数值嵌入向量以找到与用户查询最相关的上下文信息。 Redis 作为高性能向量数据库擅长索引非结构化数据从而实现高效可扩展的语义搜索。Redis 可以增强应用程序迅速理解和响应用户查询的能力其强大的搜索索引能力有助于实现响应迅速和准确的用户交互。 2.利用Redis实现检索增强生成 检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG方法利用语义搜索等方法在将提示发送到 LLM 之前动态地注入事实知识。这种技术最大程度上减少了在专有或频繁变动的数据上对 LLM 进行微调的需求。RAG 允许对 LLM 进行上下文增强使其能够更好地处理当前的任务例如回答具体问题、总结检索内容或生成新内容。 作为向量数据库和全文搜索引擎Redis 有助于 RAG 工作流的顺畅运行。由于其低延迟的数据检索能力Redis 常常是执行此任务的首选工具。它确保语言模型迅速而准确地获得所需的上下文促进了人工智能应用高效的执行任务。 检索增强生成RAG架构示例
3.利用Redis实现LLM 的缓存机制 缓存是增强 LLM 响应能力和计算效率的强大技术手段。 标准缓存提供了一种机制用于存储并快速检索预生成的常见查询响应从而降低计算负载和响应时间。然而在动态对话背景中使用人类语言时完全匹配的查询很少这就是语义缓存发挥作用的地方。 语义缓存可以理解并利用查询的潜在语义。语义缓存识别并检索与输入查询在语义上足够相似的缓存响应。这种能力极大地增加了缓存命中率进一步改善了响应时间和资源利用率。 例如在客户服务场景中多个用户可能会使用不同的措辞询问类似的常见问题。语义缓存使得 LLM 能够在不进行冗余计算的情况下迅速而准确地回应这些问题。 LLM缓存机制
Redis 非常适用于在 LLM 中实现缓存其强大的功能集包括支持生存时间TTL和逐出策略用于管理临时数据。结合其向量数据库的语义搜索能力Redis 能够高效快速地检索缓存响应从而显著提升 LLM 的响应速度和系统整体性能即使在负载较重的情况下也能如此。
4.利用Redis实现内存和持久化 保留过去的互动和会话元数据对于确保上下文连贯和个性化对话至关重要然而LLM 并没有自适应记忆因此依赖一个可靠的系统进行快速的对话数据存储变得至关重要。
Redis 提供了一个强大的解决方案用于管理 LLM 的记忆。它可以在大量需求下高效地访问聊天历史和会话元数据。Redis使用其数据结构存储来处理传统的内存管理同时其向量数据库功能有助于提取语义相关的互动内容。
三、LLM 的应用场景
1.文档检索 一些企业需要处理大量的文档而 LLM 应用可以成为文档发现和检索的强大工具语义搜索有助于从广泛的知识语料库中精确定位相关信息。 2.虚拟购物助手 LLM 可以支持复杂的电子商务虚拟购物助手通过上下文理解和语义搜索它可以理解客户的问题提供个性化的产品推荐甚至实时模拟对话互动。 3.客户服务助理 将 LLM 部署为客户服务代理可以彻底改变客户互动方式除了回答常见问题外系统还可以进行复杂的对话为客户提供定制化的帮助并从过去的客户互动中进行学习。
四Redis 和 Google Cloud强强联合
1.基于知识 GCP 和 Redis 让 LLM 应用不仅仅是先进的文本生成器通过在运行时迅速注入来自您自己领域的特定知识它们确保您的应用可以提供基于知识、准确和有价值的交互特别适应于您的组织知识库。 2.简化架构 Redis 不仅仅是一个键值数据库它是实时数据的多功能工具通过消除为不同用例管理多个服务的需求它极大地简化了您的体系架构。作为许多组织已经信任的缓存和其他需求的工具Redis 在 LLM 应用中的集成起到了无缝扩展的效果。 3.优化性能 Redis 是低延迟和高吞吐量数据结构的代名词。当与具有超强计算能力的GCP结合时 您将拥有一个不仅智能而且响应迅速的 LLM 应用即使在负载较重的情况下也能如此。 4.企业级能力 Redis是经过时间验证的开源数据库核心可为全球财富100强公司提供可靠服务。在Redis Enterprise提供的五个九99.999可用性的支持下并由 GCP 强大的基础架构提供支持您可以完全信任其可以完全满足企业需求。 5.加速上市进程 利用Redis Enterprise您可以更专注于创建 LLM 应用而不必费心进行数据库设置。这种集成的便利性加速了上市进程为您的组织提供了竞争优势。 尽管新的向量数据库和生成式 AI 产品可能在市场上引起了很大的关注但是 GCP 和 Redis 的可靠组合更加值得信任。这些经过时间验证的解决方案不会很快消失它们已经准备好为您的 LLM 应用提供动力无论是今天还是未来的数年。 虹科是Redis原厂的中国区战略合作伙伴。我们持续关注各行业当下急切需求专注于为企业解答疑问制定专属服务提供一站式数据库和商业智能解决方案。了解更多【企业级数据库解决方案】及【企业缓存指南】欢迎前往虹科云科技官网
