Создание приложений, дополненных LLM, с помощью Zilliz Cloud
За последние несколько месяцев выпуск GPT-3.5 в ноябре 2022 года и GPT-4 в марте 2023 года вызвал тектонический сдвиг в том, как пользователи взаимодействуют с данными и приложениями. Преобразующая сила ChatGPT заключается не просто в его способности генерировать текст, а в его поразительном понимании и адаптивности к контексту. Он предоставляет более естественный и интуитивный интерфейс коммуникации, формируя тесную связь между людьми и машинами и превращая трудоемкие задачи в непринужденный диалог. Эта быстро развивающаяся область больших языковых моделей (LLM) изменила наши ожидания и желания в отношении программных приложений, подталкивая разработчиков к будущему, в котором приложения используются и с ними взаимодействуют.
Текущие проблемы LLM в приложениях
Несмотря на их потенциал, разработчики должны решать проблемы, которые LLM создают при внедрении таких LLM, как ChatGPT, в свои приложения.
Во-первых, LLM в основном обучаются на общедоступных данных, поэтому им иногда не хватает нюансов и контекста доменно-специфичной, проприетарной или частной информации. Этот недостаток доступа к частным данным мешает способности модели предоставлять решения или ответы, адаптированные к некоторым специализированным отраслям или приложениям.
Вторая проблема известна как галлюцинация. Этот термин относится к склонности LLM генерировать ответы на основе неполных или неточных данных. Поскольку LLM основывают свои ответы исключительно на данных, на которых они были обучены, они иногда могут создавать вводящие в заблуждение, неверные или полностью вымышленные ответы, когда им не хватает информации.
Кроме того, LLM могут испытывать трудности с поддержанием актуальности. Обучающие данные часто быстро устаревают, и из-за значительных затрат, связанных с переобучением этих моделей — порядка 1,4 миллиона долларов для таких моделей, как GPT-3, — их база знаний не обновляется регулярно. Это ограничение может приводить к тому, что в своих ответах они предоставляют устаревшую информацию.
С точки зрения производительности использование LLM для приложений может быть дорогостоящим и медленным. Они работают по системе тарификации на основе токенов, где LLM, такие как Chat GPT, взимают плату за каждый токен, используемый в запросе. Стоимость может быстро накапливаться, особенно при работе с большими объемами запросов или повторяющимися вопросами. Кроме того, проблемы с производительностью могут возникать в часы пиковой нагрузки, что приводит к раздражающим задержкам. Кроме того, LLM имеют жесткое ограничение на количество токенов в подсказках запросов, что ограничивает сложность и длину взаимодействий. Например, ChatGPT-3 имеет ограничение в 4 096 токенов, тогда как GPT-4 имеет ограничение в 8 192 токена.
Наконец, данные предварительного обучения, используемые LLM, неизменяемы. Любая неверная или устаревшая информация, включенная на этапе обучения, сохранится, поскольку в настоящее время отсутствует способ изменить, исправить или удалить такие данные после обучения.
По мере того как мы углубляемся в мир приложений, дополненных LLM, крайне важно решить эти проблемы. Преодоление этих проблем — это та область, где вступают в игру инновационные решения, такие как Zilliz Cloud и GPTCache, которые мы рассмотрим в следующих разделах.
Расширение приложений на базе LLM с помощью Zilliz Cloud и GPTCache
Использование полного потенциала больших LLM, таких как ChatGPT, в приложениях предполагает преодоление критически важных проблем точности, актуальности информации, экономической эффективности и производительности, как обсуждалось выше. Инновационные решения, такие как Zilliz Cloud и GPTCache, предоставляют надежные ответы на эти вопросы.
Повышение точности и актуальности
Zilliz Cloud предлагает преобразующие решения, которые существенно повышают точность ответов, генерируемых LLM, и поддерживают их базу знаний в актуальном состоянии.
Позволяя разработчикам и предприятиям безопасно хранить доменно-специфичные, актуальные и конфиденциальные приватные данные вне LLM, Zilliz Cloud обеспечивает точность и релевантность ответов. Когда пользователь задает вопрос, приложения LLM используют модели эмбеддингов, чтобы преобразовать вопрос в векторы. Затем Zilliz Cloud выполняет поиск по сходству, чтобы предоставить top-k результатов, релевантных запросу. Эти результаты и исходный вопрос формируют всеобъемлющий контекст для LLM, позволяя генерировать более точные ответы. Такой подход снижает проблему галлюцинаций, при которой LLM могут выдавать неверную или вымышленную информацию из-за недостаточных или устаревших данных.
Как Zilliz Cloud работает для Retrieval Augmented Generation
Кроме того, интеграция Zilliz Cloud позволяет регулярно обновлять базу знаний, гарантируя, что LLM всегда могут получать доступ к самой свежей и точной информации. Эта функция решает проблему обучения LLM на устаревших данных, предоставляя пользователям ответы, отражающие самые последние сведения.
Максимизация экономической эффективности и производительности
Сочетание Zilliz Cloud с GPTCache создает экосистему, которая снижает операционные расходы и повышает производительность приложений LLM.
GPTCache — это семантический кэш с открытым исходным кодом, который хранит ответы LLM. Эта функция хранения особенно полезна для обработки повторяющихся или похожих запросов, сокращая ненужные вызовы LLM, которые приводят к росту затрат и замедлению ответов, особенно в периоды пиковой нагрузки. Когда пользователь задает вопрос в этой экосистеме, Zilliz Cloud сначала проверяет GPTCache на наличие уже существующих ответов. Если Zilliz Cloud находит ответ, он быстро возвращает его пользователю. Если Zilliz Cloud не находит результатов, он отправляет запрос в LLM для получения ответа. Затем этот ответ сохраняется в GPTCache для будущего использования, оптимизируя использование ресурсов.
Как работают Zilliz Cloud и GPTCache
Работая совместно, Zilliz Cloud и GPTCache представляют собой мощное решение для преодоления сложностей внедрения LLM в приложения. Эта синергия создает среду, в которой AI-приложения могут генерировать более точные, своевременные, экономически эффективные и производительные ответы, значительно улучшая пользовательский опыт и взаимодействие.
Начните работу со стеком CVP для создания ваших приложений LLM
Рассмотрев надежные решения, которые Zilliz Cloud и GPTCache предоставляют для улучшения приложений LLM, следующим шагом стоит изучить, как применять эти инструменты и начать создавать собственные приложения. Захватывающее направление в AI-технологиях, стек CVP (ChatGPT/LLMs + векторная база данных + prompt-as-code), предлагает надежный фреймворк для достижения этой цели. Давайте подробнее рассмотрим это в следующем разделе.
Для тех, кто только знакомится с этой областью, OSS Chat — отличный пример возможностей мощного стека CVP. OSS Chat — это AI-чатбот, который использует основанную на достоверных источниках информацию, таких как GitHub, чтобы отвечать на вопросы о популярном программном обеспечении с открытым исходным кодом. Под капотом OSS Chat построен с использованием Akcio, стека CVP с открытым исходным кодом для Retrieval Augmented Generation (RAG). Логика поиска информации выражается в Ackio для преобразования репозиториев GitHub и страниц документации в векторы эмбеддингов и хранения векторных данных в Zilliz Cloud. Когда пользователь спрашивает о проекте с открытым исходным кодом, Zilliz Cloud выполняет поиск по сходству, чтобы найти top-k наиболее релевантных результатов. Эти результаты и исходный вопрос пользователя заново объединяются в комплексный промпт для LLM, чтобы вернуть высококачественный ответ.
Чтобы обеспечить более интерактивный опыт обучения, мы приглашаем вас присоединиться к вебинару с OriginTrail и нами 7 сентября. На этой сессии мы глубже рассмотрим процесс создания LLM-приложений, что позволит вам напрямую пообщаться с опытными разработчиками и экспертами в области разработки LLM-приложений. Инновационное сочетание Zilliz Cloud, GPTCache и LLMs открывает новые возможности в сфере разработки AI-приложений. Сейчас самое подходящее время, чтобы изучить эти передовые технологии и начать свой путь.
Начало работы с Zilliz Cloud
- Начните бесплатно с новым Starter Plan! Отличный план для начала работы без хлопот с установкой и без необходимости указывать кредитную карту!
- Или начните 30-дневную бесплатную пробную версию плана Standard с кредитами на сумму $100 при регистрации и возможностью получить кредиты на общую сумму до $200.
- Подробнее изучите документацию Zilliz Cloud.
- Ознакомьтесь с руководством по миграции с Milvus на Zilliz Cloud.
Читать далее
Zilliz Cloud Now Available in Azure North Europe: Bringing AI-Powered Vector Search Closer to European Customers
The addition of the Azure North Europe (Ireland) region further expands our global footprint to better serve our European customers.
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
Explore DeepSeek-VL2, the open-source MoE vision-language model. Discover its architecture, efficient training pipeline, and top-tier performance.