Applications pratiques et exemples d’utilisation de la génération au cache (CAG) -Science et données

Dans l’article précédent, nous décrivons ce qu’est la génération de cache (CAG). Examinons maintenant certaines applications pratiques et cas d’utilisation.

La technique de génération auprès de l’augmentation du cache est particulièrement utile dans les scénarios dans lesquels il existe une base de connaissances spécifique et relativement statique qui doit être utilisée à plusieurs reprises par le modèle génératif. Ensuite, nous mettons en évidence certaines applications pratiques et des exemples concrets d’utilisation de CAG (qui est une technique de chiffon très récente et avancée):

Assistants virtuels et chatbots spécialisés: les entreprises peuvent créer des chatbots de service client ou des assistants virtuels internes préchargement de l’ensemble de la base de connaissances pertinente (manuels de produits, FAQ, politiques d’entreprise, etc.) dans le modèle. Par exemple, un assistant d’assistance technique peut avoir le manuel complet des logiciels et une aide dans son contexte. Ainsi, lorsqu’un client pose une question, le modèle a déjà toutes les réponses possibles «en mémoire» et peut répondre rapidement et avec précision, sans consulter une base de données externe en temps réel. Dans les environnements d’entreprise où l’information s’inscrit dans la fenêtre de contexte du modèle, CAG peut remplacer le chiffon simplement et efficacement, ce qui rend les réponses plus agiles.

Systèmes de réponse aux questions dans des domaines spécifiques: imaginez une application de questions et réponses sur la législation fiscale, limitée à un ensemble de lois et de réglementations. En utilisant CAG, les textes, les normes et les explications peuvent tous être précédemment chargés dans l’invite du modèle. Chaque consultation utilisateur serait répondue en fonction de ce «package» d’informations déjà fournies. Cela garantirait des réponses cohérentes et diminuerait la dépendance à l’égard des moteurs de recherche externes, tant que le corpus légal s’inscrit dans le contexte du modèle. De même, dans des domaines tels que des manuels médicaux ou une documentation scientifique spécifique, CAG peut fournir un consultant virtuel qui répond instantanément sur la base du matériel pré-forêté.

Assistants éducatifs et de productivité: un étudiant ou un professionnel peut alimenter un modèle avec un ensemble de matériel d’étude – par exemple, un manuel, des diapositives de classe et des notes – puis poser des questions interactives au modèle sur ce contenu. Grâce à CAG, le modèle a «lu» tout le matériel de cours et peut répondre aux questions, expliquer les concepts ou générer des résumés sans avoir à réanaliser les textes à chaque fois. Cela crée un tuteur personnalisé rapide et efficace. De même, les outils de productivité pourraient précharger des documents d’un projet pour permettre des requêtes rapides (telles que «quelle section du rapport x est mentionnée?»)) Sans avoir à effectuer des recherches manuelles.

Applications hors ligne ou à faible connectivité: dans les scénarios où l’accès Internet est limité ou que l’application doit s’exécuter localement (pour des raisons de confidentialité, par exemple), le CAG s’adapte bien. Un exemple est un assistant intégré à un appareil (smartphone, gadget domestique) avec des connaissances encyclopédiques préchargées. Au lieu de faire des requêtes en ligne, tout le contenu pertinent (par exemple, sur un domaine particulier) est déjà stocké dans le modèle via CAG. Cela permet des réponses immédiates sans connexion externe, à condition que les connaissances nécessaires aient été insérées auparavant.

Dans tous ces cas, la prémisse fondamentale est que la base de connaissances nécessaire à la tâche est connue au préalable, relativement stable et compatible avec le contexte du modèle. Lorsque ces conditions sont remplies, le CAG brille en tant que solution en raison de la vitesse de réponse et de la fiabilité des informations fournies. Autrement dit, l’accent est mis ici dans les données (comme toujours).

Génération au cache (CAG) et le niveau suivant dans les applications génératrices d’IA

La génération augmentée du cache représente une avancée passionnante dans le domaine de l’IA générale, offrant une alternative simple et puissante aux pipelines de récupération d’information traditionnels.

En tirant parti des fenêtres de contexte élargie et des techniques de cache, le CAG élimine la latence de recherche et simplifie l’architecture des systèmes QA et des assistants virtuels, tout en maintenant ou en améliorant la qualité des réponses. Pour de nombreuses applications de connaissances spécialisées – des chatbots d’entreprise aux tuteurs virtuels – cette technique peut apporter des réponses plus rapides et plus fiables, améliorant l’expérience utilisateur et réduisant la complexité backend.

Il est important de noter que CAG n’exclut pas complètement la nécessité d’autres approches; Au lieu de cela, cela ajoute à l’arsenal d’outils pour construire des systèmes d’IA plus efficaces. Les ingénieurs de l’IA doivent évaluer le cas par cas: si la base de connaissances est appropriée pour être préchargée, le CAG peut être la première option à considérer et peut éviter les efforts d’ingénierie plus élevés dans les systèmes de recherche.

D’un autre côté, si la portée ou le dynamisme des connaissances dépasse les capacités de contexte du modèle, des solutions hybrides ou des chiffons lui-même seront toujours utiles.

L’avenir de CAG est également prometteur. Les modèles de langage évoluent rapidement – il existe déjà des modèles capables de traiter des centaines de milliers de jetons dans une entrée, et des techniques de formation avancées rendent les LLM plus en mesure d’extraire les bonnes informations à partir de longues entrées. Les chercheurs soulignent que ces avancées technologiques élargiront considérablement les possibilités d’application du CAG, vous permettant de faire face à des tâches plus complexes et à de plus grandes bases de connaissances en fonction des modèles de prochaine génération gagnent un contexte élargi et une plus grande capacité à se concentrer sur les pertinents. En fait, les limitations actuelles telles que la taille du contexte sont atténuées par chaque nouvelle génération de modèles, ce qui rend le CAG de plus en plus pratique et évolutif.

La génération de cache-augmentation montre déjà comment nous pouvons turbuler l’IA générative avec une mémoire antérieure: des systèmes plus rapides, qui consultent une «collection» interne au modèle, fournissant des réponses précises sans attendre les recherches. Pour le public et les entreprises, cela se traduit par des interactions plus agiles et fiables avec les assistants de l’IA. Avec la continuité des innovations de LLM, nous verrons probablement que CAG se présenter comme une pièce clé dans la construction d’assistants virtuels et d’outils d’IA de plus en plus efficaces et intelligents. Dans de nombreux cas, tout ce que votre système AMA a besoin est déjà dans les données – et CAG est le moyen de s’assurer que le modèle l’a disponible au bon moment.

David Matos

Références:

Ne faites pas de chiffon: lorsque la génération au cache est tout ce dont vous avez besoin pour les tâches de connaissance

IA Génératif et LLMS pour le traitement du langage naturel

Intelligence accrue avec le chiffon, le graphrag et le chiffon agentique

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