Retrieval-Augmented Generation (RAG) to zaawansowana metoda, która znacząco zwiększa możliwości dużych modeli językowych (LLMs) poprzez integrację zewnętrznej wiedzy. Dzięki temu modele te mogą dostarczać bardziej precyzyjne i kontekstualnie trafne odpowiedzi. Jednak ta technologia ma swoje wady. Największym wyzwaniem są duże wymagania obliczeniowe i pamięciowe, które wynikają z konieczności przetwarzania długich sekwencji dokumentów zewnętrznych. Przyczynia się to do nieefektywności, zwiększając koszty zasobów obliczeniowych, a w efekcie ograniczając skalowalność metody w zastosowaniach w czasie rzeczywistym. W poprzednich próbach optymalizacji działania dużych modeli językowych podejmowano próby współdzielenia stanów pośrednich, lecz nie rozwiązywało to w pełni problemów specyficznych dla RAG, takich jak generowanie długich sekwencji i częste odwoływanie się do zewnętrznej wiedzy.
RAGCache – nowoczesne podejście do optymalizacji generacji wspomaganej przez wyszukiwanie
Zespół badaczy z Uniwersytetu Pekińskiego oraz ByteDance opracował RAGCache – innowacyjny system dynamicznego cache’owania, który ma na celu zoptymalizowanie procesu Retrieval-Augmented Generation. System ten wprowadza drzewo wiedzy, które przechowuje stany pośrednie pobranych dokumentów w hierarchii pamięci, zarówno na poziomie procesora graficznego (GPU), jak i pamięci głównej. Unikalne podejście do polityki wymiany danych, dostosowane do charakterystyki inferencji modeli językowych i wzorców wyszukiwania RAG, znacznie poprawia efektywność wykorzystania pamięci podręcznej. RAGCache łączy etapy wyszukiwania i inferencji, co redukuje opóźnienia w przetwarzaniu. Dzięki temu system dynamicznie zarządza tensorami klucz-wartość, co umożliwia współdzielenie ich między wieloma żądaniami. W efekcie zmniejsza to redundantne obliczenia i przyspiesza czas odpowiedzi, jednocześnie efektywnie wykorzystując zasoby GPU oraz pamięci głównej.
Inteligentne zarządzanie pamięcią – klucz do sukcesu
RAGCache opiera się na strukturze drzewa wiedzy, która organizuje cache’owane tensory klucz-wartość pobieranych dokumentów. Często używane dokumenty są przechowywane w szybkiej pamięci GPU, podczas gdy rzadziej wykorzystywane dane trafiają do wolniejszej pamięci głównej. Kluczowym elementem RAGCache jest polityka wymiany PGDSF (Prefix-aware Greedy-Dual-Size-Frequency). Uwzględnia ona kolejność, częstotliwość, rozmiar oraz aktualność dokumentów, co minimalizuje ryzyko błędów cache’owania. Dzięki temu najważniejsze stany pośrednie są zachowane i ponownie wykorzystywane, co znacząco skraca czas przetwarzania kolejnych żądań. Kolejnym istotnym usprawnieniem jest dynamiczne spekulacyjne przetwarzanie potokowe, które pozwala na równoczesne wykonywanie kroków związanych z wyszukiwaniem wektorów i inferencją modelu, co redukuje opóźnienia wynikające z sekwencyjnego przetwarzania.
Dzięki powyższym innowacjom, system RAGCache osiąga nawet czterokrotnie szybszy czas do pierwszego tokenu (TTFT) i zwiększa przepustowość o 2,1 razy w porównaniu do tradycyjnych rozwiązań, takich jak vLLM zintegrowany z Faiss’em.
Znaczenie RAGCache dla skalowalnych aplikacji w czasie rzeczywistym
Znaczenie RAGCache tkwi w jego zdolności do uczynienia Retrieval-Augmented Generation bardziej praktycznym rozwiązaniem dla rzeczywistych i dużych zastosowań. W przeprowadzonych testach RAGCache wdrożono na platformie vLLM, w połączeniu z bazą danych wektorowych Faiss. Wyniki były imponujące: czas do pierwszego tokenu skrócono nawet czterokrotnie, a przepustowość zwiększono o 2,1 razy w porównaniu do tradycyjnych rozwiązań. Co więcej, w porównaniu do systemu SGLang, wysokowydajnego rozwiązania dla serwowania dużych modeli językowych, RAGCache także wykazał znaczące ulepszenia – czas do pierwszego tokenu został skrócony nawet o 3,5 razy, a przepustowość zwiększona o 1,8 razy.
Te wyniki podkreślają efektywność RAGCache, który dzięki wielopoziomowemu cache’owaniu i zaawansowanym technikom optymalizacji retrievalu i generacji umożliwia znaczne obniżenie obciążeń obliczeniowych. Dzięki temu, RAGCache idealnie sprawdza się w scenariuszach, które obejmują dużą liczbę podobnych żądań dotyczących retrievalu danych.
RAGCache – przyszłość Retrieval-Augmented Generation
RAGCache stanowi przełomowy krok w optymalizacji Retrieval-Augmented Generation, wprowadzając inteligentny system wielopoziomowego cache’owania, który redukuje opóźnienia i zwiększa przepustowość. Jego innowacyjne podejście do współdzielenia stanów pośrednich między wieloma żądaniami oraz dynamicznego zarządzania pamięcią na poziomie GPU i hosta rozwiązuje wąskie gardła obecnych systemów RAG. Wnioski z eksperymentów pokazują, że RAGCache przynosi znaczące ulepszenia w wydajności, co czyni go potężnym narzędziem dla skalowania RAG w praktycznych zastosowaniach w czasie rzeczywistym. W miarę jak duże modele językowe stają się coraz bardziej złożone i wymagające, rozwiązania takie jak RAGCache będą niezbędne, aby zapewnić ich efektywne wdrożenie bez kompromisów w szybkości czy kosztach obliczeniowych.