Creare app potenziate da LLM con Zilliz Cloud
Negli ultimi mesi, il rilascio di GPT-3.5 a nov 2022 e di GPT-4 a mar 2023 ha innescato un cambiamento sismico nel modo in cui gli utenti interagiscono con i dati e le applicazioni. Il potere trasformativo di ChatGPT risiede non soltanto nella sua capacità di generare testo, ma nella sua sorprendente comprensione e adattabilità al contesto. Offre un’interfaccia di comunicazione più naturale e intuitiva, creando una connessione intima tra esseri umani e macchine e trasformando compiti ardui in scambi di dialogo senza sforzo. Questo ambito in rapida crescita dei Large Language Models (LLM) ha cambiato le nostre aspettative e i nostri desideri riguardo alle applicazioni software, spingendo gli sviluppatori verso un futuro in cui le applicazioni vengono usate e con cui si interagisce.
Sfide attuali degli LLM nelle applicazioni
Nonostante il loro potenziale, gli sviluppatori devono affrontare le sfide che gli LLM comportano quando implementano LLM come ChatGPT nelle loro applicazioni.
Innanzitutto, gli LLM sono addestrati principalmente su dati disponibili pubblicamente, quindi a volte necessitano di maggiore sfumatura e contesto rispetto a informazioni specifiche di dominio, proprietarie o private. Questa mancanza di accesso ai dati privati ostacola la capacità del modello di fornire soluzioni o risposte adattate ad alcuni settori o applicazioni specializzati.
La seconda sfida è nota come allucinazione. Questo termine si riferisce alla tendenza degli LLM a generare risposte basate su dati incompleti o inaccurati. Poiché gli LLM basano le loro risposte esclusivamente sui dati su cui sono stati addestrati, a volte possono creare risposte fuorvianti, errate o completamente inventate quando necessitano di maggiori informazioni.
Inoltre, gli LLM possono avere difficoltà a rimanere aggiornati. I dati di addestramento spesso diventano rapidamente obsoleti e, a causa dei costi significativi associati al riaddestramento di questi modelli — nell’ordine di 1,4 milioni di dollari per modelli come GPT-3 — la loro base di conoscenza non viene aggiornata regolarmente. Questa limitazione può portarli a fornire informazioni obsolete nelle loro risposte.
Dal punto di vista delle prestazioni, usare gli LLM per le applicazioni può essere costoso e lento. Operano su un sistema di tariffazione basato sui token, in cui LLM come Chat GPT addebitano ogni token utilizzato in una query. Il costo può aumentare rapidamente, specialmente quando si gestiscono grandi volumi di richieste o domande ripetitive. Inoltre, possono emergere problemi di prestazioni durante le ore di picco di utilizzo, causando ritardi frustranti. In aggiunta, gli LLM hanno un limite massimo rigido sul numero di token nei prompt delle query, il che limita la complessità e la lunghezza delle interazioni. Ad esempio, ChatGPT-3 ha un limite di 4.096 token, mentre GPT-4 ha un limite di 8.192 token.
Infine, i dati di pre-addestramento utilizzati dagli LLM sono immutabili. Qualsiasi informazione errata o obsoleta inclusa durante la fase di addestramento persisterà, poiché al momento deve esserci un modo per modificare, correggere o rimuovere tali dati dopo l’addestramento.
Mentre ci addentriamo ulteriormente nel mondo delle applicazioni potenziate dagli LLM, è fondamentale affrontare queste sfide. Superare le sfide è il punto in cui entrano in gioco soluzioni innovative come Zilliz Cloud e GPTCache, che esploreremo nelle sezioni successive.
Potenziare le app LLM con Zilliz Cloud e GPTCache
Sfruttare appieno il potenziale dei Large LLM come ChatGPT nelle applicazioni implica superare sfide critiche in termini di accuratezza, tempestività delle informazioni, efficienza dei costi e prestazioni, come discusso sopra. Soluzioni innovative come Zilliz Cloud e GPTCache forniscono risposte robuste a questi problemi.
Migliorare accuratezza e tempestività
Zilliz Cloud offre soluzioni trasformative che migliorano sostanzialmente l’accuratezza delle risposte generate dagli LLM e mantengono aggiornata la loro base di conoscenza.
Consentendo a sviluppatori e imprese di archiviare in modo sicuro dati privati specifici del dominio, contemporanei e riservati al di fuori degli LLM, Zilliz Cloud garantisce che le risposte siano accurate e pertinenti. Quando un utente pone una domanda, le applicazioni LLM utilizzano modelli di embedding per convertire la domanda in vettori. Successivamente, Zilliz Cloud esegue una ricerca di similarità per offrire i risultati top-k pertinenti alla query. Questi risultati e la domanda originale formano un contesto completo affinché l'LLM generi risposte più precise. Questo approccio mitiga il problema delle allucinazioni, in cui gli LLM potrebbero produrre informazioni errate o inventate a causa di dati insufficienti o non aggiornati.
Come funziona Zilliz Cloud per Retrieval Augmented Generation
Inoltre, l'integrazione di Zilliz Cloud consente aggiornamenti regolari della knowledge base, garantendo che gli LLM possano sempre accedere alle informazioni più recenti e accurate. Questa funzionalità affronta il problema degli LLM addestrati su dati obsoleti, fornendo agli utenti risposte che riflettono le ultime conoscenze.
Massimizzare l'efficienza dei costi e le prestazioni
Combinare Zilliz Cloud con GPTCache crea un ecosistema che riduce i costi operativi e migliora le prestazioni delle app LLM.
GPTCache è una cache semantica open-source che archivia le risposte degli LLM. Questa funzionalità di archiviazione è particolarmente vantaggiosa per gestire query ripetitive o simili, riducendo le invocazioni LLM non necessarie che comportano costi maggiori e risposte più lente, soprattutto durante i picchi di utilizzo. Quando un utente pone una domanda in questo ecosistema, Zilliz Cloud controlla prima GPTCache per verificare la presenza di risposte preesistenti. Se Zilliz Cloud trova una risposta, la restituisce rapidamente all'utente. Zilliz Cloud invia la query all'LLM per una risposta se non trova alcun risultato. Questa risposta viene quindi archiviata in GPTCache per un uso futuro, ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
Come funzionano Zilliz Cloud e GPTCache
Lavorando in tandem, Zilliz Cloud e GPTCache presentano una soluzione potente per superare le sfide dell'implementazione degli LLM nelle applicazioni. Questa sinergia crea un ambiente in cui le applicazioni AI possono generare risposte più accurate, tempestive, convenienti e performanti, migliorando significativamente l'esperienza e l'interazione degli utenti.
Inizia con lo stack CVP per creare le tue app LLM
Dopo aver esplorato le solide soluzioni che Zilliz Cloud e GPTCache offrono per potenziare le applicazioni LLM, il passo successivo è esplorare come applicare questi strumenti e iniziare a creare le tue applicazioni. Uno sviluppo entusiasmante nella tecnologia AI, the CVP Stack (ChatGPT/LLMs + un database vettoriale + prompt-as-code), presenta un framework robusto per raggiungere questo obiettivo. Esploriamolo ulteriormente nella sezione seguente.
Per chi è nuovo in questo ambito, OSS Chat è un'eccellente vetrina del potente stack CVP. OSS Chat è un chatbot AI che utilizza informazioni fondate da fonti come GitHub per rispondere a domande su software open-source popolari. Dietro le quinte, OSS Chat è costruito con Akcio, uno stack CVP open-source per Retrieval Augmented Generation (RAG). La logica di recupero delle informazioni è espressa in Ackio per trasformare repository GitHub e pagine di documentazione in vettori di embedding e archiviare i dati vettoriali in Zilliz Cloud. Quando un utente chiede informazioni su un progetto open-source, Zilliz Cloud conduce una ricerca di similarità per trovare i risultati top-k più pertinenti. Questi risultati e la domanda originale dell’utente vengono ricomposti in un prompt completo affinché l'LLM restituisca una risposta di alta qualità.
Per offrire un’esperienza di apprendimento più interattiva, ti invitiamo a partecipare a un webinar con OriginTrail e noi il 7 settembre. Questa sessione approfondirà il processo di creazione di app LLM, permettendoti di interagire direttamente con sviluppatori esperti ed esperti nel campo dello sviluppo di app LLM. La combinazione innovativa di Zilliz Cloud, GPTCache e LLM apre nuove possibilità nel panorama dello sviluppo di applicazioni AI. Non c’è momento migliore per esplorare queste tecnologie rivoluzionarie e iniziare il tuo percorso.
Introduzione a Zilliz Cloud
- Inizia gratis con il nuovo Starter Plan! Un ottimo piano per iniziare senza problemi di installazione e senza bisogno di una carta di credito!
- Oppure inizia la tua prova gratuita di 30 giorni del piano Standard con crediti del valore di $100 al momento della registrazione e l’opportunità di guadagnare crediti per un valore totale fino a $200.
- Approfondisci nella documentazione di Zilliz Cloud.
- Consulta la guida alla migrazione da Milvus a Zilliz Cloud.
Continua a leggere
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
A Developer's Guide to Exploring Milvus 2.6 Features on Zilliz Cloud
Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.