Come memorizzare nella cache le query più frequenti in RAG?

Nella Generazione Aumentata per Recupero (RAG), la memorizzazione nella cache delle query frequenti aiuta a ridurre i ritardi e il carico sul database vettoriale e sul modello generativo. Gli approcci principali:

• Caching dei risultati di ricerca: salvare i risultati di ricerca nel database vettoriale per query che si ripetono frequentemente. Alla ripetizione della query, restituire i documenti salvati senza effettuare una nuova ricerca.

• Caching delle risposte generate: se la query e il contesto coincidono, è possibile restituire una risposta generata in precedenza.

• Utilizzo di TTL (time-to-live): per evitare che la cache diventi obsoleta, impostare un tempo di vita per i dati memorizzati.

• Hashing delle query: per una ricerca rapida nella cache tramite una chiave basata sull'hash della query.

Esempio in Python con un dizionario semplice per la cache:

cache = {}

def get_rag_response(query):
    key = hash(query)
    if key in cache:
        return cache[key]
    docs = vector_db.search(query)
    answer = generator.generate(docs, query)
    cache[key] = answer
    return answer