RAG'da en sık sorguları nasıl önbelleğe alırsınız?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) içinde, sık kullanılan sorguların önbelleğe alınması, vektör veritabanı ve üretici modeli üzerindeki gecikmeyi ve yükü azaltmaya yardımcı olur. Temel yaklaşımlar:

• Arama sonuçlarının önbelleğe alınması: sık tekrar eden sorgular için vektör veritabanında arama sonuçlarını saklayın. Tekrar sorgulandığında, kaydedilen belgeleri tekrar arama yapmadan döndürün.

• Üretilen yanıtların önbelleğe alınması: sorgu ve bağlam uyuyorsa, daha önce üretilmiş yanıtı döndürebilirsiniz.

• TTL (time-to-live) kullanımı: önbelleğin eski olmaması için, önbelleğe alınan verilerin yaşam süresini belirleyin.

• Sorguların hashlenmesi: sorgunun hash'ine dayalı anahtar kullanarak önbellekte hızlı arama yapın.

Python'da basit bir sözlük kullanarak örnek:

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