مقدمه
در توسعه عوامل هوشمند (عامل AI) ، هر حساب میلی ثانیه. یک پاسخ سریع و دقیق نه تنها تجربه کاربر را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشد ، بلکه هزینه های عملیاتی را بهینه می کند و راندمان عمومی سیستم را افزایش می دهد. در این زمینه ، اجرای تکنیک های پیشرفته حافظه حافظه این اهمیت ویژه ای دارد.
حافظه حافظه نهان به نمایندگان اجازه می دهد تا به سرعت از اطلاعات محاسبه شده قبلاً استفاده مجدد کنند ، از عملیات اضافی ، کاهش تأخیر و افزایش قابل توجهی در مقیاس پذیری سیستم استفاده کنند. به لطف استفاده استراتژیک از حافظه نهان ، نمایندگان می توانند به سرعت به تجربیات گذشته ، زمینه های فوری و داده های مربوطه دسترسی پیدا کنند و به آنها امکان می دهد پاسخ های سازگار ، شخصی تر و مؤثر تری ارائه دهند. علاوه بر این ، با اجرای انواع مختلف حافظه پنهان به عنوان یک حافظه اپیزودیک ، معنایی ، متنی و توزیع شده ، می توان چندین سناریو عملیاتی را پوشش داد ، کاملاً با موقعیت ها و نیازهای مختلف پروژه سازگار شد.
آماده شوید تا یاد بگیرید که چگونه از قدرت حافظه حافظه حافظه حافظه در پروژه های عامل AI خود استفاده کنید. بیایید شروع کنیم!
فرآیند استفاده از حافظه حافظه پنهان
حافظه حافظه پنهان به عنوان یک پل چابک بین برنامه کاربر و منبع داده عمل می کند و به نمایندگان این امکان را می دهد تا اطلاعات مربوطه را بازیابی کنند. از طریق مکانیسم هایی مانند تأیید ، به روزرسانی و انقضا خودکار داده های ذخیره شده ، نمایندگان پاسخ های دقیق و به روز شده را تضمین می کنند.
- برنامه کاربر: نماینده یک برنامه یا سؤال کاربر را دریافت می کند.
-
تأیید در حافظه نهان: قبل از پردازش کامل برنامه ، نماینده تأیید می کند که آیا پاسخ یا اطلاعات مربوطه در حال حاضر در حافظه حافظه پنهان ذخیره شده است.
- اگر اطلاعات در حافظه پنهان (موفقیت حافظه پنهان) است: نماینده اطلاعات حافظه نهان را بازیابی می کند و آن را در اختیار کاربر قرار می دهد و در نتیجه پاسخ سریع تری ایجاد می کند.
- اگر اطلاعات در حافظه نهان نباشد (خرابی حافظه نهان): نماینده برای پردازش برنامه از صفر ادامه می یابد
- پردازش برنامه: در صورت خرابی حافظه نهان ، عامل عملیات لازم را برای تولید پاسخ ، مانند مشاوره در مورد پایگاه داده ها ، اجرای الگوریتم ها یا دسترسی به خدمات خارجی انجام می دهد.
- ذخیره سازی در حافظه نهان: پس از به دست آوردن پاسخ ، نماینده این اطلاعات را در حافظه حافظه نهان برای برنامه های مشابه آینده ذخیره می کند.
- پاسخ کاربر: نماینده پاسخ به کاربر را ارائه می دهد.
این جریان تضمین می کند که عوامل هوش مصنوعی می توانند به طور مؤثر پاسخ دهند ، از اطلاعات قبلی پردازش شده و کاهش بار محاسباتی استفاده کنند.
مثال عملی:
یک دستیار مجازی را تصور کنید که به سؤالات مکرر مشتری پاسخ می دهد. وقتی کاربر می پرسد “برنامه توجه چیست؟”
- اگر در حافظه پنهان باشد: عامل بلافاصله به اطلاعات ذخیره شده پاسخ می دهد.
- اگر در حافظه نهان نباشد: نماینده به دنبال اطلاعات در پایگاه داده شما است ، به کاربر پاسخ می دهد و پاسخ را در حافظه نهان برای مشاوره های آینده ذخیره می کند.
چه اتفاقی می افتد اگر اطلاعات به روز شده و عامل AI نسخه منسوخ شده از اطلاعات موجود در حافظه نهان را داشته باشد؟
هنگامی که یک عامل هوش مصنوعی (AI) از اطلاعات ذخیره شده در حافظه حافظه نهان استفاده می کند که به دلیل به روزرسانی منسوخ شده است ، می تواند پاسخ های نادرست یا منسوخ ایجاد کند. برای کاهش این مشکل ، اجرای استراتژی های مدیریت حافظه پنهان که از انسجام و واقعیت داده ها اطمینان حاصل می کند ، ضروری است.
استراتژی هایی برای رسیدگی به داده های منسوخ در حافظه نهان:
-
کنترل نسخه و اعتبار سنجی داده ها:
- یک نسخه یا مارک موقت را به هر عنصر ذخیره شده در حافظه نهان مرتبط کنید. هنگام دسترسی به اطلاعات ، نماینده تأیید می کند که آیا نسخه موجود در حافظه نهان همزمان با نسخه فعلی منبع داده است. در صورت عدم اختلاف ، حافظه پنهان با جدیدترین اطلاعات به روز می شود.
-
سیاست های انقضا و به روزرسانی خودکار:
- برای هر عنصر در حافظه نهان ، یک زمان زندگی (TTL) ایجاد کنید ، پس از آن در نظر گرفته می شود و به طور خودکار از بین می رود.
-
مکانیسم های بی اعتبار بودن فعال:
- سیستم هایی را اجرا کنید که عامل را در مورد تغییرات در داده های اصلی به آن اطلاع می دهند و امکان بی اعتبار یا به روزرسانی فوری حافظه پنهان را فراهم می کنند.
-
الگوریتم های جایگزینی کارآمد:
- از الگوریتم های جایگزینی حافظه پنهان مانند LRU (اخیراً استفاده شده) یا LFU (حداقل استفاده می شود) استفاده کنید ، که به حفظ ارتباط داده های ذخیره شده در هنگام دور انداختن اطلاعات کمتر یا کمتر اخیر کمک می کند.
-
استفاده از پایگاه داده های حافظه با پایداری:
- از راه حل های پایگاه داده حافظه استفاده کنید که مکانیسم های سرعت و پایداری را ارائه می دهند ، تضمین می کنند که اطلاعات موجود در حافظه نهان سازگار و به روز است.
ملاحظات اضافی:
-
تعادل بین عملکرد و دقت: یافتن تعادل کافی بین فرکانس به روزرسانی حافظه نهان و عملکرد سیستم ضروری است ، زیرا به روزرسانی های مکرر می توانند بر کارآیی تأثیر بگذارند ، در حالی که به روزرسانی های نادر می توانند منجر به اطلاعات منسوخ شوند.
- نظارت و حسابرسی: سیستم های نظارتی را اجرا کنید که ناسازگاری بین حافظه نهان و منابع اصلی داده را تشخیص داده و ضبط می کنند و امکان تنظیم در استراتژی های مدیریت حافظه پنهان را در صورت لزوم فراهم می کنند.
انواع حافظه حافظه پنهان
عوامل هوش مصنوعی یا عوامل هوشمند معمولاً با توجه به نیازها و ویژگی های عامل ، به ویژه در زمینه هایی که در آن به دنبال کارآیی ، سرعت و دقت هستند ، از انواع حافظه نهان استفاده می کنند. سپس رایج ترین انواع آنها را توضیح می دهم:
1. حافظه نهان کوتاه مدت (حافظه نهان کوتاه مدت):
- استفاده: اطلاعات مربوطه را فقط در طول تعامل فعلی یا یک جلسه کوتاه ذخیره کنید.
- مثال: برای تسهیل پاسخ های سریع ، مکالمه مداوم یا زمینه اخیر را ذخیره کنید.
2. معنایی یا تعبیه شده -حافظه نهان:
- استفاده: این نمایشنامه ها یا تعبیه های دانش را برای دسترسی سریع به محتوای مشابه یا معنایی مرتبط می کند.
- مثال: عوامل از تعبیه برای بازیابی اسناد یا پاسخ های مشابه معنایی استفاده می کنند بدون اینکه هر بار دوباره محاسبه شوند.
3. حافظه نهان عملیاتی (حافظه نهان مبتنی بر کار):
- استفاده: به طور موقت نتایج واسطه ای از عملیات مکرر انجام شده توسط عوامل را حفظ کنید و از محاسبه مجدد کارهای تکراری جلوگیری کنید.
- مثال: پاسخ های از پیش پردازش شده به مشاوره های مکرر یا مشاوره های اخیر به بانکهای اطلاعاتی.
4. حافظه نهان توزیع شده:
- استفاده: این اطلاعات را در چندین گره یا سرور برای افزایش در دسترس بودن و کاهش تأخیر در برنامه های بزرگ کشاورزی در مقیاس ذخیره می کند.
- مثال: استفاده از elasticache آمازون با Redis برای توزیع پاسخ های مکرر به عوامل مستقر در مناطق جغرافیایی متعدد.
5. پنهان پایدار (حافظه پنهان):
- استفاده: این اطلاعات طولانی مدت را ذخیره می کند که به ندرت تغییر می کند ، اما دائماً توسط نمایندگان استفاده می شود.
- مثال: قوانین تجاری یا اطلاعات استاتیک که با فرکانس بسیار پایین تغییر می کند.
6. پنهان اپیزودیک (حافظه نهان بلند مدت):
- استفاده: قسمتهای کاملی از تعامل یا تجربیات عامل را که می توان در شرایط مشابه قابل استفاده مجدد است ، نگه دارید.
- مثال: عوامل خودمختار که زمینه های خاصی را در جایی که قبلاً به موفقیت در تولید مثل رفتارهای بهینه دست یافته اند ، حفظ می کنند.
استفاده صحیح از این نوع حافظه پنهان به عوامل هوش مصنوعی اجازه می دهد تا سریعتر پاسخ دهند ، هزینه های محاسباتی را کاهش داده و به طور کلی مقیاس پذیری سیستم را بهبود بخشند.
خدمات معمولی در AWS برای رسیدگی به این نوع حافظه پنهان:
مزایای اصلی حافظه پنهان در عامل AI:
- کارآیی: کاهش قابل توجه پردازش و زمان پاسخ.
- مقیاس پذیری: مقیاس بندی افقی را از طریق استفاده مشترک از حافظه نهان توزیع شده تسهیل می کند.
- شخصی سازی: تجربه کاربر را به خاطر سپردن تعامل و زمینه های قبلی بهبود بخشید.
- بهینه سازی هزینه: درخواست های کمتر مکرر به مدل های بزرگ یا بانکهای اطلاعاتی پیچیده ، کاهش هزینه های عملیاتی.
چه موقع از هر نوع حافظه نهان استفاده کنیم؟
با استفاده از عامل AI با بستر آمازون و چارچوب هایی مانند کرجی، شما می توانید (و به طور کلی باید) با توجه به سناریو و ماهیت خاص اطلاعاتی که می خواهید ذخیره و بازیابی کنید ، از انواع مختلف حافظه پنهان استفاده کنید.
سناریو: پاسخ های مکرر (تکرار زیاد)
نیاز:
- سوالات یا سؤالات مکرر ، پاسخ های مشترک یا کارهای بسیار تکراری.
راه حل توصیه شده:
- ذخیره سریع (بستر) ای Amazon elasticache (redis)بشر
توجیه:
- پاسخ های مکرر به طور مستقیم ذخیره می شوند و هزینه های فراخوانی تکراری را به مدل کاهش می دهند.
2. جلسات کاربر و زمینه فوری (کوتاه مدت)
نیاز:
- اطلاعات خاص در مورد مکالمات فعال ، جلسات ، زمینه فوری یا تاریخ اخیر را ذخیره کنید.
راه حل توصیه شده:
- حافظه متنی اپیزودیک محلی در برنامه یا حافظه نهان سریع در حافظه (Redis یا Memchers با استفاده از Amazon Elasticche).
توجیه:
- پاسخ های مداوم را در همان جلسه یا تعامل تضمین می کند.
- تأخیر بسیار کم به دلیل ذخیره سریع و دسترسی فوری.
3 سناریوها با اطلاعات یا اشخاص خاص کاربر (مدت میان مدت)
نیاز:
- اطلاعات خاص در مورد کاربران ، زمینه های شخصی یا اشخاص خاص را ذخیره کنید.
راه حل توصیه شده:
- DynamoDB O Amazon Neptune (در صورت نیاز به ذخیره روابط پیچیده موجود).
- تکمیل شده با آمازون elasticache به عنوان حافظه نهان متوسط.
توجیه:
- این دسترسی سریع و ساختار یافته به اطلاعات خاص کاربر یا نهاد درگیر ، حفظ قوام و سرعت را تسهیل می کند.
4. ذخیره سازی تاریخی بزرگ (جستجوی معنایی یا بلند مدت)
نیاز:
- حجم زیادی از اطلاعات را ذخیره کنید که به معناشناسی معنایی پیشرفته (اسناد تاریخی ، سیاهههای مربوط به تعامل و غیره) امکان پذیر است.
راه حل توصیه شده:
- Amazon OpenSearch Con Embeddings (تعبیه Bedrock)، ذخیره بردارهای معنایی.
- همچنین می توانید استفاده کنید آمازون S3 برای ذخیره طولانی مدت ، همراه با شاخص های معنایی در OpenSearch.
توجیه:
- جستجوی کارآمد بر اساس شباهت معنایی ، ایده آل برای دسترسی به حجم زیادی از داده های تاریخی یا خاطرات اپیزودیک گسترده.
پایان
اجرای استراتژیک از حافظه حافظه در پروژه های عامل AI نه تنها یک پیشرفت اختیاری بلکه نیاز به تضمین پاسخ سریع ، مقیاس پذیری کارآمد و استفاده بهینه از منابع است. با استفاده از انواع مختلف حافظه نهان – مانند حافظه اپیزودیک برای به یاد آوردن تجربیات ، معناشناسی برای جستجوی هوشمند ، متن برای حفظ انسجام در جلسات فعال و توزیع شده برای مدیریت چندین عامل – می توان بهینه سازی عملکرد و صحت عوامل هوشمند را بهینه کرد.
علاوه بر این ، از خدمات تخصصی AWS استفاده کنید ، مانند Amazon Elasticache ، DynamoDB ، OpenSearch y Amazon Bedrock Prompt Caching، امکان اجرای این راه حل ها را به روشی مقیاس پذیر ، ایمن و کارآمد فراهم می کند. نکته مهم این است که این خدمات را به صورت هوشمندانه ترکیب کنید ، آنها را با نیازهای خاص هر نماینده تطبیق دهید و اطمینان حاصل کنید که اطلاعات ذخیره شده در حافظه نهان به روز و مرتبط نگه داشته می شود.
به طور خلاصه ، مدیریت مؤثر حافظه نهان می تواند نحوه پاسخگویی همزمان هوشمند شما به کاربران را تغییر دهد و نه تنها سرعت و دقت پاسخ ها بلکه تجربه کلی کاربر را نیز بهبود بخشد. وقت آن است که این استراتژی ها را عملی کنیم و عاملین خود را به سطح بعدی برسانیم!
در نظرات به ما بگویید که چگونه قصد استفاده از این تکنیک ها را دارید یا اینکه در مورد اجرای آن در AWS شک دارید! 👇🔥
