Semantic Cache ແມ່ນຫຍັງ? ກົນໄກແລະການນຳໃຊ້ AI Gateway ເພື່ອຫຼຸດຕົ້ນທຶນ LLM
ເຊມານຕິກແຄສ (Semantic Cache) ແມ່ນຫຍັງ?
Semantic Cache ແມ່ນກົນໄກທີ່ໃຊ້ "ຄວາມໃກ້ຄຽງທາງຄວາມໝາຍ" ໃນການຕັດສິນໃຈວ່າ Cache hit ຫຼືບໍ່ ແທນທີ່ຈະໃຊ້ການຈັບຄູ່ແບບສົມບູນ (Exact match) ຂອງສະຕຣິງຄຳຖາມ. ເນື່ອງຈາກສາມາດນຳໃຊ້ຄຳຕອບເກົ່າກັບຄຳຖາມທີ່ມີຄວາມໝາຍດຽວກັນເຖິງວ່າຈະມີການໃຊ້ສຳນວນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້, ຈຶ່ງສາມາດເກັບກ່ຽວໂອກາດໃນການນຳໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຄືນໃໝ່ທີ່ Cache ແບບຈັບຄູ່ສົມບູນແບບດັ້ງເດີມເຄີຍພາດໄປ. ໃນທີ່ນີ້, ພວກເຮົາຈະມາຈັດລະບຽບຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ Cache ແບບປົກກະຕິ ໂດຍແບ່ງອອກເປັນ 3 ດ້ານຄື: ວິທີການຕັດສິນໃຈ Hit, ຂອບເຂດທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ໄດ້ ແລະ ວິທີການສົ່ງຜົນຕໍ່ການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ.
ຂໍ້ຈຳກັດຂອງການແຄສແບບກົງກັນທຸກປະການ ແລະ ບັນຫາທີ່ເຊມານຕິກແຄສແກ້ໄຂໄດ້
ການແຄຊແບບກົງກັນທຸກປະການ (Exact match cache) ແມ່ນວິທີການບັນທຶກການຕອບສະໜອງໂດຍໃຊ້ສະຕຣິງຂອງພຣອມ (Prompt) ເປັນຄີ (ເຊິ່ງສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຄ່າແຮຊຂອງມັນ) ແລະຈະນຳກັບມາໃຊ້ໃໝ່ກໍຕໍ່ເມື່ອມີສະຕຣິງທີ່ຄືກັນທຸກປະການສົ່ງເຂົ້າມາອີກຄັ້ງ. ວິທີນີ້ຈະເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນກໍລະນີທີ່ແອັບພລິເຄຊັນມີການສອບຖາມຜ່ານເທມເພລັດທີ່ຄົງທີ່.
ບັນຫາຄື ໃນການສອບຖາມດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດທີ່ຜູ້ໃຊ້ປ້ອນຂໍ້ມູນໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະນັ້ນ, ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຮູບແບບການຂຽນ (表記揺れ) ມີຢູ່ຢ່າງບໍ່ຈຳກັດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: "ບອກວິທີການສົ່ງຄືນສິນຄ້າໃຫ້ແດ່", "ຈະສົ່ງຄືນສິນຄ້າໄດ້ແນວໃດ?", "ຂັ້ນຕອນການສົ່ງຄືນສິນຄ້າແມ່ນຫຍັງ?" ທັງໝົດນີ້ມີເຈດຕະນາອັນດຽວກັນ ແຕ່ໃນທາງສະຕຣິງແລ້ວຖືວ່າເປັນຄົນລະອັນ, ເຮັດໃຫ້ການແຄຊແບບກົງກັນທຸກປະການຈັດການແຕ່ລະອັນເປັນຄົນລະຄີ ແລະ ອັດຕາການຮິດ (Hit rate) ຈະຫຼຸດລົງຈົນເກືອບຮອດສູນ.
ເຊມານຕິກແຄຊ (Semantic cache) ມີເປົ້າໝາຍທີ່ຈະລວມກຸ່ມຄຳຖາມເຫຼົ່ານີ້ທີ່ "ມີຄວາມໝາຍຄືກັນແຕ່ສະຕຣິງຕ່າງກັນ" ໃຫ້ມາເຊື່ອມໂຍງກັບການຕອບສະໜອງດຽວກັນ. ໂດຍການປ່ຽນຄຳຖາມໃຫ້ເປັນເວັກເຕີຄວາມໝາຍ (Semantic vector) ແລະ ວັດແທກຄວາມໃກ້ຄຽງດ້ວຍໄລຍະຫ່າງໃນພື້ນທີ່ເວັກເຕີ ແທນທີ່ຈະໃຊ້ສະຕຣິງ, ມັນຈຶ່ງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງຂອງການໃຊ້ຄຳເວົ້າ ແລະ ຕັດສິນການຮິດໄດ້.
ກົນໄກການຕັດສິນໃຈ Cache Hit ໂດຍໃຊ້ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ Vector
ການຕັດສິນໃຈວ່າ Semantic Cache ຈະ "Hit" ຫຼື ບໍ່ນັ້ນ ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການໃຊ້ Embedding Model ເພື່ອປ່ຽນ Query ໃຫ້ກາຍເປັນ Vector ທີ່ມີຄວາມຍາວຄົງທີ່. ເນື່ອງຈາກ Query ທີ່ມີຄວາມໝາຍໃກ້ຄຽງກັນຈະຖືກຈັດວາງໄວ້ໃນຕຳແໜ່ງທີ່ໃກ້ກັນໃນ Vector Space, ການວັດແທກໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງ Vector ຂອງ Query ໃໝ່ ກັບ Vector ຂອງ Query ທີ່ບັນທຶກໄວ້ໃນອະດີດ ຈຶ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ "ຄວາມໃກ້ຄຽງທາງຄວາມໝາຍ" ນັ້ນກາຍເປັນຕົວເລກໄດ້.
ຕົວຊີ້ວັດໄລຍະຫ່າງທີ່ມັກໃຊ້ກັນທົ່ວໄປແມ່ນ Cosine Similarity. ເມື່ອມີ Query ໃໝ່ເຂົ້າມາ, ລະບົບຈະຊອກຫາ Vector ທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ (Nearest Neighbor) ຈາກບັນດາ Vector ທີ່ບັນທຶກໄວ້, ຖ້າຄ່າຄວາມຄ້າຍຄືກັນນັ້ນສູງກວ່າ Threshold ທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ ກໍຈະຕັດສິນວ່າເປັນ "Hit" ແລະ ສົ່ງຄຳຕອບທີ່ບັນທຶກໄວ້ກັບຄືນໄປທັນທີ. ຖ້າຫາກຕ່ຳກວ່າ Threshold ຈະຖືວ່າເປັນ "Miss" ແລະ ດຳເນີນການເອີ້ນໃຊ້ LLM ຕາມປົກກະຕິ.
ເນື່ອງຈາກການປຽບທຽບແບບກວາດລ້າງ (Brute-force) ຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບໜັກຂຶ້ນເມື່ອຈຳນວນການບັນທຶກເພີ່ມຂຶ້ນ, ໃນການນຳໃຊ້ງານຈິງ ຈຶ່ງເປັນເລື່ອງປົກກະຕິທີ່ຈະມອບໝາຍໜ້າທີ່ການຄົ້ນຫາໃຫ້ກັບ Vector Database ທີ່ມີລະບົບ Approximate Nearest Neighbor (ANN) ເປັນຜູ້ຈັດການ.
ເຫດຜົນທີ່ເຊມານຕິກແຄສຊ່ວຍຫຼຸດຕົ້ນທຶນ LLM
ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ການຄິດໄລ່ຄ່າບໍລິການ API ຂອງ LLM ຈະເປັນສັດສ່ວນກັບປະລິມານຂອງ Token ທີ່ປ້ອນເຂົ້າ ແລະ Token ທີ່ສົ່ງອອກ. ເມື່ອເກີດ Cache hit, ມັນຈະສາມາດຂ້າມການເອີ້ນໃຊ້ LLM ໃນຄັ້ງນັ້ນໄດ້ທັງໝົດ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍປະຢັດທັງຄ່າບໍລິການ Token ແລະ Latency ຂອງການສົ່ງຂໍ້ມູນໄປ-ກັບໃນເຄືອຂ່າຍ.
ຂະໜາດຂອງຜົນກະທົບຈະຂຶ້ນຢູ່ກັບວ່າການກະຈາຍຕົວຂອງ Query ມີຄວາມຊ້ຳຊ້ອນຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດ. ສຳລັບການນຳໃຊ້ເຊັ່ນ: ການຕອບ FAQ, ການຄົ້ນຫາຄວາມຮູ້ພາຍໃນອົງກອນ, ຫຼື ການສອບຖາມຂໍ້ມູນສະໜັບສະໜູນແບບປົກກະຕິ ເຊິ່ງມີຄຳຖາມທີ່ຄ້າຍຄືກັນເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆດ້ວຍຄວາມຖີ່ສູງ, ອັດຕາການ Hit ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະ ຜົນປະໂຫຍດໃນການຫຼຸດຕົ້ນທຶນກໍຈະຍິ່ງເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສຳລັບການນຳໃຊ້ທີ່ Query ສ່ວນໃຫຍ່ມີຄວາມເປັນເອກະລັກ ແລະ ເກີດຂຶ້ນພຽງຄັ້ງດຽວ, ຜົນກະທົບດັ່ງກ່າວກໍຈະມີຈຳກັດ.
ໃນດ້ານການແລກປ່ຽນ ຫຼື Trade-off ຂອງຕົ້ນທຶນ, ທຸກຄັ້ງທີ່ມີການກວດສອບ Hit ຈະເກີດການເອີ້ນໃຊ້ Embedding model ແລະ ການຄົ້ນຫາແບບ Vector. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍຂອງ Embedding API ມັກຈະຕ່ຳກວ່າການເອີ້ນໃຊ້ Generative LLM, ດັ່ງນັ້ນຕາບໃດທີ່ຄ່າບໍລິການ Token ທີ່ຫຼຸດລົງໄດ້ເມື່ອເກີດ Hit ມີມູນຄ່າສູງກວ່າຕົ້ນທຶນເພີ່ມເຕີມນີ້, ຕົ້ນທຶນໂດຍລວມກໍຈະຫຼຸດລົງ. ເນື່ອງຈາກຈຸດຄຸ້ມທຶນຕົວຈິງຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມລາຄາຂອງ Model ທີ່ນຳໃຊ້ ແລະ ອັດຕາການ Hit, ການວັດແທກຜົນຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້ຈຶ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.
ເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນ ແລະ ອົງປະກອບທີ່ຈຳເປັນກ່ອນການນຳໄປໃຊ້
ການນຳໃຊ້ Semantic Cache ຢ່າງໜ້ອຍຕ້ອງມີ 3 ອົງປະກອບຫຼັກຄື: AI Gateway, Vector Database ແລະ Embedding Model. ການເລືອກອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້ຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ Latency, ພາລະໃນການດຳເນີນງານ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ດັ່ງນັ້ນກ່ອນຈະເລີ່ມການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ຄວນກຳນົດບົດບາດຂອງແຕ່ລະອົງປະກອບ, ເກນມາດຕະຖານ (Threshold) ແລະ ນະໂຍບາຍຂອງ Query ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃຫ້ຊັດເຈນ. ໃນທີ່ນີ້, ພວກເຮົາຈະແບ່ງມຸມມອງໃນການຄັດເລືອກອອກເປັນ 3 ປະເດັນຫຼັກ.
ການເລືອກ AI Gateway, Vector Database ແລະ Embedding Model
AI Gateway ແມ່ນພຣັອກຊີ (Proxy) ທີ່ຢືນຢູ່ລະຫວ່າງແອັບພລິເຄຊັນ ແລະ LLM Provider ເຊິ່ງເປັນຈຸດທີ່ໃຊ້ສຳລັບໃສ່ Cache Layer ເຂົ້າໄປ. ການໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ມີລະບົບ Cache ແລະ Routing ເຊັ່ນ: LiteLLM, Portkey ຫຼື Cloudflare AI Gateway ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂັ້ນຕອນໃນການ Implement ໄດ້. ນອກຈາກນີ້, ຍັງມີທາງເລືອກໃນການສ້າງ Proxy ຂອງຕົນເອງຂຶ້ນມາໃຊ້ງານໄດ້ອີກດ້ວຍ.
Vector Database ແມ່ນບ່ອນຈັດເກັບ Vector ຂອງ Query ແລະ Response ເພື່ອຮອງຮັບການຄົ້ນຫາແບບ Nearest Neighbor. ຕົວເລືອກທີ່ໜ້າສົນໃຈໄດ້ແກ່ pgvector (PostgreSQL extension), ຟັງຊັນ Vector ຂອງ Redis, Qdrant, Weaviate, Milvus ແລະ Pinecone. ຖ້າຫາກໃນ Stack ປັດຈຸບັນຂອງທ່ານມີ PostgreSQL ຫຼື Redis ຢູ່ແລ້ວ, ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກການໃຊ້ Extension ຂອງເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານັ້ນຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານບໍ່ຕ້ອງເພີ່ມພາລະໃນການເບິ່ງແຍງລະບົບ.
Embedding Model ເຮັດໜ້າທີ່ປ່ຽນ Query ໃຫ້ກາຍເປັນ Vector. ການໃຊ້ Embedding API ຈາກ Cloud ແມ່ນງ່າຍໃນການນຳມາໃຊ້ງານ ແລະ ໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ສະໝໍ່າສະເໝີ, ແຕ່ກໍມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການຮຽກໃຊ້ງານ ແລະ ມີ Latency ເຂົ້າມາປ່ຽນແທນ. ສ່ວນການ Host Model ຂະໜາດນ້ອຍດ້ວຍຕົນເອງສາມາດຊ່ວຍຄວບຄຸມຕົ້ນທຶນໄດ້, ແຕ່ກໍຈະເພີ່ມພາລະໃນການເບິ່ງແຍງລະບົບ ແລະ ການໃຊ້ງານ GPU. ໃນການເລືອກນັ້ນ, ຄວນພິຈາລະນາຮ່ວມກັນທັງໃນດ້ານຄວາມແມ່ນຍຳໃນການຄົ້ນຫາ, Latency ຕໍ່ຄັ້ງ, ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍ, ລວມເຖິງປະເດັນດ້ານອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນ (Data Sovereignty) ວ່າສາມາດນຳຂໍ້ມູນອອກໄປນອກລະບົບໄດ້ຫຼືບໍ່.
ແນວຄິດກ່ຽວກັບຄ່າ Threshold ຂອງຄວາມຄ້າຍຄືກັນ ແລະ ການແລກປ່ຽນ ຫຼື Trade-off ຂອງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບ
ຄ່າຂີດຈຳກັດຂອງຄວາມຄ້າຍຄືກັນ (Similarity threshold) ແມ່ນພາຣາມິເຕີທີ່ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ສຸດໃນການກຳນົດພຶດຕິກຳຂອງ Semantic Cache. ຖ້າຕັ້ງຄ່າຂີດຈຳກັດໄວ້ສູງ, ຈະມີພຽງແຕ່ Query ທີ່ມີຄວາມໝາຍໃກ້ຄຽງກັນແທ້ໆເທົ່ານັ້ນທີ່ຈະຖືກດຶງຂໍ້ມູນມາໃຊ້ (Hit), ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການຕອບກັບຈາກ Cache ທີ່ຜິດພາດ (False hit) ໄດ້, ແຕ່ໃນທາງກັບກັນ ອັດຕາການ Hit ກໍຈະຫຼຸດລົງ ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການຫຼຸດຕົ້ນທຶນກໍຈະໜ້ອຍລົງຕາມໄປດ້ວຍ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າຕັ້ງຄ່າຂີດຈຳກັດໄວ້ຕ່ຳ, ອັດຕາການ Hit ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ ແຕ່ກໍມີຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ຈະສົ່ງຄຳຕອບເກົ່າກັບໄປໃຫ້ Query ທີ່ມີຄວາມໝາຍແຕກຕ່າງກັນເລັກນ້ອຍ. ໂດຍສະເພາະ Query ທີ່ມີການປະຕິເສດ ຫຼື ມີເງື່ອນໄຂທີ່ກົງກັນຂ້າມ ເຖິງວ່າໄລຍະຫ່າງໃນ Vector ຈະໃກ້ຄຽງກັນ ແຕ່ຄຳຕອບມັກຈະກົງກັນຂ້າມກັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ, ເຊິ່ງການໃຊ້ຄ່າຂີດຈຳກັດທີ່ຕ່ຳເກີນໄປອາດນຳໄປສູ່ຄວາມຜິດພາດໄດ້.
ຄ່າທີ່ເໝາະສົມຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມ Domain ແລະ Embedding model, ສະນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ມີຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງພຽງໜຶ່ງດຽວ. ໃນຂົງເຂດທີ່ເນັ້ນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບເປັນສຳຄັນ, ຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກຄ່າທີ່ສູງໄວ້ກ່ອນ ແລ້ວຄ່ອຍໆປັບຫຼຸດລົງໃນຂະນະທີ່ກວດສອບ Log ໄປພ້ອມກັນ ເພື່ອຊອກຫາອັດຕາການ Hit ສູງສຸດພາຍໃນຂອບເຂດອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ຍອມຮັບໄດ້, ເຊິ່ງເປັນວິທີທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດ.
ເກນການຈັດປະເພດ Query ທີ່ຄວນແຄສ ແລະ ບໍ່ຄວນແຄສ
ບໍ່ແມ່ນທຸກ Query ທີ່ຈະສາມາດນຳໄປເກັບໄວ້ໃນ Cache ໄດ້. ສິ່ງທີ່ເໝາະສົມກັບການເຮັດ Cache ຄືຄຳຖາມທີ່ມີຄຳຕອບຄົງທີ່ ແລະ ບໍ່ວ່າໃຜຖາມກໍຈະໄດ້ຄຳຕອບດຽວກັນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ຂອງຜະລິດຕະພັນ, ຄຳນິຍາມຂອງຄຳສັບ, ກົດລະບຽບພາຍໃນບໍລິສັດ, ແລະ FAQ ເຊິ່ງເປັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາໃດໜຶ່ງ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Query ທີ່ບໍ່ເໝາະສົມກັບການເຮັດ Cache ກໍມີຄວາມຊັດເຈນເຊັ່ນກັນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການຕອບກັບແບບສ່ວນຕົວທີ່ຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນບັນຊີຂອງຜູ້ໃຊ້, ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມເປັນແບບ Real-time ສູງ ເຊັ່ນ: ສິນຄ້າໃນສະຕັອກ, ລາຄາ ຫຼື ອັດຕາແລກປ່ຽນ, ການສົນທະນາຕໍ່ເນື່ອງທີ່ຂຶ້ນກັບບໍລິບົດຂອງການສົນທະນາກ່ອນໜ້ານີ້, ແລະ ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສຳຄັນສູງເຊິ່ງບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດ, ໂດຍຫຼັກການແລ້ວຄວນຍົກເວັ້ນສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ອອກຈາກການເຮັດ Cache. ຖ້າຫາກນຳຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ໄປເຮັດ Cache ໂດຍຜິດພາດ ອາດຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດອຸບັດຕິເຫດໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນເກົ່າ ຫຼື ສົ່ງຄຳຕອບຂອງຜູ້ອື່ນໄປໃຫ້ໄດ້.
ໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ, ຄວນກຽມກົນໄກການ Routing ເພື່ອແຍກປະເພດວ່າຈະນຳ Cache ໄປໃຊ້ຫຼືບໍ່ ໂດຍພິຈາລະນາຈາກປະເພດຂອງ Query ແລະ Metadata (ເຊັ່ນ: ເປັນຂໍ້ມູນລະດັບຜູ້ໃຊ້ ຫຼື ຂຶ້ນກັບເວລາ ເປັນຕົ້ນ).
ຂັ້ນຕອນການນຳເຊມານຕິກແຄສໄປໃຊ້ໃນ AI Gateway
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ Semantic Cache ຈະດຳເນີນການຕາມ 3 ຂັ້ນຕອນ ຄື: ການເຮັດໃຫ້ Query ເປັນ Vector (Step 1), ການລົງທະບຽນ ແລະ ຄົ້ນຫາໃນ Vector Database (Step 2), ແລະ ການລວມເຂົ້າກັບ AI Gateway ແລະ ການເຮັດ Routing (Step 3). ຕໍ່ໄປນີ້ຈະເປັນການເບິ່ງລາຍລະອຽດຂອງສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ ແລະ ຈຸດທີ່ມັກເກີດບັນຫາ. ລະຫັດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນນັ້ນເປັນພຽງຕົວຢ່າງຈຳລອງເພື່ອໃຫ້ເຫັນຮູບແບບການເຮັດວຽກ, ຂໍໃຫ້ປັບປ່ຽນໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບ Library ທີ່ທ່ານນຳໃຊ້.
Step 1: ການຕັ້ງຄ່າ Embedding Model ແລະ ການເຮັດ Vectorization ໃຫ້ Query
ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການຕັ້ງຄ່າ Embedding model ແລະປ່ຽນ Input query ໃຫ້ເປັນ Vector. ກ່ອນການປ່ຽນ, ການເຮັດໃຫ້ Query ເປັນມາດຕະຖານ (Normalize) ຈະຊ່ວຍໃຫ້ອັດຕາການ Hit ມີຄວາມສະຖຽນ. ໃຫ້ດຳເນີນການລຶບຊ່ອງຫວ່າງທາງໜ້າ ແລະ ທາງຫຼັງ, ປັບຕົວອັກສອນເຕັມ-ເຄິ່ງໃຫ້ເປັນຮູບແບບດຽວກັນ, ລຶບຂໍ້ຄວາມທັກທາຍທີ່ເປັນຮູບແບບປົກກະຕິອອກ ເພື່ອປັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງການຂຽນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມໝາຍໃຫ້ເທົ່າທຽມກັນ.
ສົ່ງ Query ທີ່ເຮັດໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານແລ້ວໄປໃຫ້ Embedding API ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ Vector ທີ່ມີຄວາມຍາວຄົງທີ່.
1def embed(query: str) -> list[float]:
2 normalized = normalize(query) # ລຶບຊ່ອງຫວ່າງ, ປັບຮູບແບບຕົວອັກສອນ, ແລະອື່ນໆ
3 return embedding_client.create(input=normalized).vectorສິ່ງທີ່ເປັນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກໃນທີ່ນີ້ຄື ຕ້ອງໃຊ້ Embedding model ຕົວດຽວກັນ ແລະ ຂະບວນການ Normalize ແບບດຽວກັນທັງໃນຕອນລົງທະບຽນເຂົ້າ Cache ແລະ ຕອນຄົ້ນຫາ. ຖ້າມີການປະປົນກັນຂອງ Model ຫຼື Version, ເຖິງຈະເປັນ Query ດຽວກັນກໍຈະເກີດເປັນ Vector ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນ Hit ບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້. ໃນກໍລະນີທີ່ມີການປ່ຽນແທນ Embedding model, ໂດຍຫຼັກການແລ້ວ ໃຫ້ດຳເນີນການໂດຍມີເງື່ອນໄຂວ່າຕ້ອງສ້າງ Cache ຂຶ້ນມາໃໝ່.
Step 2: ການລົງທະບຽນ Cache Entry ແລະ ການຄົ້ນຫາໃນ Vector Database
ຕໍ່ໄປ, ຈະເປັນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການລົງທະບຽນ ແລະ ການຄົ້ນຫາໃນ Vector Database. ຂະບວນການແມ່ນງ່າຍດາຍຄື: "ຄົ້ນຫາ, ຖ້າບໍ່ພົບ (Miss) ໃຫ້ເອີ້ນໃຊ້ LLM, ຈາກນັ້ນລົງທະບຽນຜົນລັອກທີ່ໄດ້".
ໃນການຄົ້ນຫາ, ຈະດຶງຂໍ້ມູນທີ່ໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ 1 ລາຍການດ້ວຍ Vector ຂອງ Query ໃໝ່, ຖ້າຄ່າຄວາມຄ້າຍຄືກັນ (Similarity) ເທົ່າກັບ ຫຼື ຫຼາຍກວ່າຄ່າ Threshold ທີ່ກຳນົດໄວ້ ຈະຖືວ່າເປັນການ Hit ແລະ ສົ່ງຄືນຄຳຕອບທີ່ບັນທຶກໄວ້. ຖ້າບໍ່ພົບ (Miss) ຈະເອີ້ນໃຊ້ LLM, ແລະ ລົງທະບຽນຄຳຕອບທີ່ໄດ້ຮັບພ້ອມກັບ Vector, ຕົ້ນສະບັບ Query, Metadata ແລະ TTL.
1def get_or_generate(query: str) -> str:
2 vec = embed(query)
3 hit = vector_db.search(vec, top_k=1)
4 if hit and hit.score >= THRESHOLD:
5 return hit.response # Cache Hit
6 answer = llm.generate(query) # Miss: ເອີ້ນໃຊ້ LLM
7 vector_db.upsert(vec, query=query, response=answer, ttl=TTL)
8 return answerໃນເວລາລົງທະບຽນ, ຖ້າບັນທຶກຂໍ້ຄວາມ Query ຕົ້ນສະບັບ, Timestamp, ແລະ ຄ່າຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ໃຊ້ໃນການຕັດສິນຄ່າ Threshold ໄວ້ນຳກັນ, ຈະເປັນປະໂຫຍດໃນການກວດສອບເນື້ອຫາທີ່ Hit ໃນພາຍຫຼັງ ຫຼື ໃນການປັບແຕ່ງ (Tuning) ຄ່າ Threshold.
Step 3: ການລວມ Cache Layer ເຂົ້າກັບ AI Gateway ແລະ ການຕັ້ງຄ່າ Routing
ສຸດທ້າຍ, ຈະນຳເອົາການປະມວນຜົນ Cache ນີ້ເຂົ້າໄປໃນເສັ້ນທາງການຮ້ອງຂໍຂອງ AI Gateway. ຂະບວນການພື້ນຖານແມ່ນ: ຮັບການຮ້ອງຂໍ → ຝັງ Query → ຄົ້ນຫາ Cache → ຖ້າພົບ (Hit) ໃຫ້ຕອບກັບທັນທີ, ຖ້າບໍ່ພົບ (Miss) ໃຫ້ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ LLM, ຈາກນັ້ນບັນທຶກການຕອບກັບກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຄືນ.
ການສຽບເຂົ້າໄປໃນ Gateway ມີຂໍ້ດີຄືສາມາດເປີດໃຊ້ງານ Cache ໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນແປງ Code ຝັ່ງ Application. ຖ້າເປັນ Gateway ທີ່ມີການຕັ້ງຄ່າ Cache ມາໃຫ້ແລ້ວເຊັ່ນ LiteLLM ຫຼື Portkey, ບາງຄັ້ງກໍພຽງແຕ່ສົ່ງຄ່າ Threshold ຫຼື TTL ເປັນຄ່າທີ່ກຳນົດໄວ້ກໍພຽງພໍ.
ພ້ອມດຽວກັນນີ້, ຕ້ອງກຽມການຮອງຮັບກໍລະນີທີ່ຕ້ອງການ Bypass Cache ໄວ້ດ້ວຍ. ສຳລັບການເຮັດ Personalization ຫຼື Query ທີ່ຂຶ້ນກັບເວລາ, ຄວນກຳນົດໃຫ້ສາມາດລະບຸການຍົກເວັ້ນ Cache ໄດ້ຜ່ານ Request Header ຫຼື Route, ແລະໃຫ້ Gateway ເປັນຜູ້ຈັດສັນ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ນະໂຍບາຍທີ່ກຳນົດໄວ້ໃນຂັ້ນຕອນກ່ອນໜ້າທີ່ວ່າ "Cache ສະເພາະ Query ທີ່ເໝາະສົມກັບການ Cache ເທົ່ານັ້ນ" ຈະສາມາດຖືກບັງຄັບໃຊ້ໃນເສັ້ນທາງຕົວຈິງໄດ້.
ວິທີການປັບແຕ່ງເພື່ອເພີ່ມອັດຕາ Cache Hit?
ອັດຕາການ Hit ສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນໄດ້ໂດຍການປັບປ່ຽນ 3 ປັດໄຈຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ຄື: ຄ່າ Threshold, TTL ແລະ ການເຮັດ Query Normalization. ຫຼັກການພື້ນຖານແມ່ນບໍ່ຄວນໃຊ້ຄ່າຄົງທີ່ສຳລັບປັດໄຈໃດໜຶ່ງ, ແຕ່ໃຫ້ສັງເກດຈາກ Log ແລ້ວຄ່ອຍໆປັບປ່ຽນເທື່ອລະນ້ອຍ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດນຳກັບມາໃຊ້ໃໝ່ໄດ້ສູງສຸດ ໂດຍບໍ່ໃຫ້ເກີດການ Hit ທີ່ຜິດພາດ. ຕໍ່ໄປນີ້ຈະເປັນການອະທິບາຍຈຸດປັບປ່ຽນທັງ 3 ຈຸດຕາມລຳດັບ.
ວິທີການປັບຈູນຄ່າ Threshold ຂອງຄວາມຄ້າຍຄືກັນ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນຜົນ
ການປັບແຕ່ງຄ່າ Threshold (ຊ່ວງຄ່າທີ່ກຳນົດ) ຄວນເຮັດໂດຍໃຊ້ Query Log ຕົວຈິງເພື່ອຄວາມແນ່ນອນ. ເລີ່ມຈາກການເກັບກຳຂໍ້ມູນ Query ໃນໄລຍະເວລາໜຶ່ງ, ຈາກນັ້ນໃຫ້ຕິດປ້າຍກຳກັບ (Label) ດ້ວຍຕົນເອງ ຫຼື ໃຊ້ກົດເກນເພື່ອລະບຸວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນມີຄວາມໝາຍຄືກັນຫຼືບໍ່. ຕໍ່ມາ, ໃຫ້ວັດແທກ "ອັດຕາການ Hit ທີ່ຖືກຕ້ອງ" ແລະ "ອັດຕາການ Hit ທີ່ຜິດພາດ (False Hit)" ໄປພ້ອມກັບການປ່ຽນແປງຄ່າ Threshold.
ສຳລັບຕົວຊີ້ວັດໃນການປະເມີນຜົນ, ໃຫ້ພິຈາລະນາຮ່ວມກັນລະຫວ່າງ ອັດຕາການ Hit (ອັດຕາສ່ວນຂອງ Query ທັງໝົດທີ່ສາມາດຕອບກັບໄດ້ດ້ວຍ Cache), ອັດຕາການ False Hit (ອັດຕາສ່ວນທີ່ຕອບກັບຜິດພາດ), ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງການຕອບກັບທີ່ສົ່ງໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ. ຖ້າຕິດຕາມພຽງແຕ່ອັດຕາການ Hit ຢ່າງດຽວອາດເຮັດໃຫ້ເບິ່ງຂ້າມ False Hit ໄດ້, ສະນັ້ນຕ້ອງປະເມີນທັງສອງຢ່າງຄວບຄູ່ກັນສະເໝີ.
ໃນການປະຕິບັດງານຕົວຈິງ, ວິທີທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດແມ່ນການກຳນົດຂີດຈຳກັດສູງສຸດຂອງອັດຕາການ False Hit ກ່ອນ (ຕົວຢ່າງ: ກຳນົດອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ຍອມຮັບໄດ້), ແລ້ວຈຶ່ງເລືອກຄ່າ Threshold ທີ່ເຮັດໃຫ້ອັດຕາການ Hit ສູງສຸດພາຍໃຕ້ຂໍ້ຈຳກັດດັ່ງກ່າວ. ຄ່າ Threshold ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ກຳນົດແລ້ວຈົບໄປ, ແຕ່ຄວນມີການທົບທວນຄືນຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີຕາມການປ່ຽນແປງຂອງການກະຈາຍຕົວຂອງ Query.
ການອອກແບບ TTL (Time To Live) ແລະ ຈັງຫວະເວລາໃນການຍົກເລີກ Cache
TTL (Time To Live) ແມ່ນການຕັ້ງຄ່າທີ່ກຳນົດວ່າຈະສາມາດນຳໃຊ້ຄຳຕອບທີ່ Cache ໄວ້ຄືນໄດ້ດົນເທົ່າໃດ. ຄວນອອກແບບໃຫ້ແຍກຕາມປະເພດຂອງ Query. ສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງໃນໄລຍະຍາວ ເຊັ່ນ: ຄຳນິຍາມຂອງຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ຄຳສັບຕ່າງໆ ຄວນຕັ້ງຄ່າ TTL ໃຫ້ຍາວ, ສ່ວນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ ເຊັ່ນ: ລາຄາ ຫຼື ສິນຄ້າຄົງຄັງ ຄວນຕັ້ງຄ່າ TTL ໃຫ້ສັ້ນ ຫຼື ບໍ່ຕ້ອງ Cache.
ນອກຈາກການໝົດອາຍຸໂດຍອີງຕາມເວລາຜ່ານ TTL ແລ້ວ, ຄວນກຽມກົນໄກໃນການຍົກເລີກ Cache ຢ່າງຈະແຈ້ງເມື່ອຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບຖືກອັບເດດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖ້າເອກະສານຕົ້ນສະບັບຂອງກົດລະບຽບພາຍໃນ ຫຼື FAQ ຖືກແກ້ໄຂ, ໃຫ້ລຶບ Cache Entry ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອອກ. ການເພີ່ມ Version ຂອງເອກະສານໄວ້ໃນ Metadata ແລະ ກຳນົດໃຫ້ Entry ທີ່ມີ Version ສູງຂຶ້ນເປັນການໝົດອາຍຸກໍເປັນວິທີທີ່ມີປະສິດທິຜົນ.
ຖ້າ TTL ຍາວເກີນໄປ ມັນຈະສົ່ງຂໍ້ມູນເກົ່າອອກໄປເລື້ອຍໆ, ແລະຖ້າສັ້ນເກີນໄປ ຈະເຮັດໃຫ້ອັດຕາການ Hit ຫຼຸດລົງ. ຄວນພິຈາລະນາຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມຕ້ອງການຄວາມສົດໃໝ່ຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ອັດຕາການ Hit ເພື່ອກຳນົດຄ່າໃນແຕ່ລະປະເພດຂອງ Query.
ເຕັກນິກການເຮັດ Normalization ໃຫ້ Query ໂດຍໃຊ້ Prompt Engineering
ການເຮັດໃຫ້ Query ເປັນມາດຕະຖານ (Normalization) ເປັນການປະມວນຜົນກ່ອນການເຮັດ Embedding ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ Query ທີ່ມີຄວາມໝາຍດຽວກັນໄປລວມຕົວຢູ່ໃກ້ກັບ Vector ດຽວກັນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍຍົກລະດັບອັດຕາການ Hit ໃຫ້ສູງຂຶ້ນ.
ໂດຍສະເພາະ, ພື້ນຖານຂອງການເຮັດວຽກແມ່ນການລຶບຊ່ອງຫວ່າງ ຫຼື ສັນຍາລັກທີ່ຢູ່ດ້ານໜ້າ ແລະ ດ້ານຫຼັງ, ການເຮັດໃຫ້ຕົວອັກສອນ Zenkaku/Hankaku ຫຼື ຕົວພິມໃຫຍ່/ຕົວພິມນ້ອຍເປັນຮູບແບບດຽວກັນ, ລວມເຖິງການລຶບຄຳທັກທາຍ ຫຼື ຄຳສຸພາບທີ່ບໍ່ໄດ້ສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມໝາຍ ເຊັ່ນ: "ຊ່ວຍບອກຂ້ອຍແດ່" ຫຼື "ກະລຸນາ" ອອກ. ນອກຈາກນີ້, ຍັງມີວິທີການສະກັດເອົາເຈດຕະນາ (Intent) ຈາກ Query ເພື່ອປ່ຽນໃຫ້ເປັນຄຳຖາມສັ້ນໆທີ່ຜ່ານການເຮັດໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານແລ້ວ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄວນລະວັງວ່າຖ້າເຮັດການປັບໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານຫຼາຍເກີນໄປ ອາດຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມໝາຍທີ່ຄວນຈະແຕກຕ່າງກັນຖືກຕັດອອກໄປ ເຊິ່ງຈະກາຍເປັນສາເຫດຂອງ False hit. ຫ້າມຕັດອົງປະກອບທີ່ມີຜົນຕໍ່ຄວາມໝາຍ ເຊັ່ນ: ຄຳປະຕິເສດ ("~ບໍ່ໄດ້", "~ນອກເໜືອຈາກ") ຫຼື ຈຳນວນ ແລະ ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆອອກ. ກົດເກນໃນການເຮັດໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານຄວນລະບຸໃຫ້ຊັດເຈນວ່າຈະຮັກສາສິ່ງໃດໄວ້ ແລະ ຈະຕັດສິ່ງໃດອອກ, ພ້ອມທັງກວດສອບປະສິດທິຜົນຄູ່ກັບຄ່າ Threshold.
ຮູບແບບຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍ ແລະ ວິທີປ້ອງກັນ
ຄວາມຜິດພາດທີ່ມັກພົບເລື້ອຍໃນ Semantic Cache ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ເປັນ 3 ຢ່າງຄື: ການຕັ້ງຄ່າ Threshold ທີ່ຜິດພາດ, ການນຳໃຊ້ຄຳຕອບເກົ່າກັບມາໃຊ້ໃໝ່, ແລະ ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ Vector Database. ທັງໝົດນີ້ມັກຈະບໍ່ເຫັນຜົນໃນຊ່ວງທຳອິດທີ່ນຳໃຊ້ ແຕ່ມັກຈະກາຍເປັນບັນຫາຫຼັງຈາກທີ່ໄດ້ດຳເນີນການໄປໄລຍະໜຶ່ງ. ການຮຽນຮູ້ວິທີການຫຼີກລ່ຽງບັນຫາດັ່ງກ່າວໄວ້ລ່ວງໜ້າ ຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນອຸບັດຕິເຫດທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳ ຫຼື ຄວາມໄວຫຼຸດລົງ ເພື່ອແລກກັບການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ.
ກໍລະນີທີ່ຄ່າ Threshold ຕ່ຳເກີນໄປຈົນສົ່ງຄຳຕອບ Cache ທີ່ຜິດພາດ
ຖ້າຕັ້ງຄ່າ Threshold ຕ່ຳເກີນໄປ ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດ False hit ທີ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ການຕອບກັບໃນອະດີດໄປຫາ Query ທີ່ມີຄວາມໝາຍແຕກຕ່າງກັນ. ສິ່ງທີ່ອັນຕະລາຍໂດຍສະເພາະແມ່ນ Query ທີ່ມີການປະຕິເສດ ຫຼື ມີເງື່ອນໄຂທີ່ປີ້ນກັບກັນ. "A ຖືກກວ່າ B ບໍ?" ແລະ "B ຖືກກວ່າ A ບໍ?" ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມໃກ້ຄຽງກັນຫຼາຍໃນ Vector space, ແຕ່ຄຳຕອບທີ່ຕ້ອງການນັ້ນກົງກັນຂ້າມກັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ຖ້າ Threshold ຕ່ຳ ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການເຂົ້າໃຈຜິດໃນກໍລະນີເຫຼົ່ານີ້.
ວິທີແກ້ໄຂເບື້ອງຕົ້ນແມ່ນໃຫ້ເພີ່ມຄ່າ Threshold ຂຶ້ນ ເພື່ອໃຫ້ Query ທີ່ໃກ້ຄຽງກັນແທ້ໆເທົ່ານັ້ນທີ່ຖືກນັບວ່າເປັນ Hit. ນອກຈາກນັ້ນ, ຫຼັງຈາກຄັດເລືອກຜູ້ສະໝັກດ້ວຍວິທີ Nearest neighbor ແລ້ວ, ການໃສ່ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ຂອງການຈັດອັນດັບໃໝ່ (Reranker) ທີ່ພິຈາລະນາເຖິງການປະຕິເສດ ຫຼື ເງື່ອນໄຂທາງຕົວເລກ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດກັ່ນກອງກໍລະນີທີ່ເຖິງວ່າຮູບແບບພາຍນອກຈະຄ້າຍຄືກັນ ແຕ່ມີເຈດຕະນາທີ່ແຕກຕ່າງກັນອອກໄປໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.
ໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນຂອງການນຳໃຊ້, ການຕັ້ງຄ່າ Threshold ໃຫ້ສູງໄວ້ກ່ອນ ແລະ ຄ່ອຍໆປັບຫຼຸດລົງຢ່າງລະມັດລະວັງ ພ້ອມກັບການກວດສອບ Log ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າບໍ່ມີ False hit ເກີດຂຶ້ນ ແມ່ນວິທີທີ່ປອດໄພ. ເນື່ອງຈາກ False hit ອາດເຮັດໃຫ້ອັດຕາການ Hit ເບິ່ງຄືວ່າສູງຂຶ້ນໃນຕອນທຳອິດ, ສະນັ້ນການບໍ່ຍຶດຕິດກັບອັດຕາການ Hit ເປັນຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດພຽງຢ່າງດຽວຈຶ່ງເປັນສິ່ງສຳຄັນ.
ຄວາມສ່ຽງຈາກການນຳ Cache ເກົ່າທີ່ມີ Hallucination ມາໃຊ້ຊ້ຳ
ການຕອບໂຕ້ຂອງ LLM ອາດມີເນື້ອຫາທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຖືກຕ້ອງແຕ່ຜິດພາດ (Hallucination). ຖ້າຫາກນຳເອົາເນື້ອຫານີ້ໄປເກັບໄວ້ໃນ Cache ໂດຍກົງ, ຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດນັ້ນຈະຖືກ ຄົງຄ່າໄວ້ ແລະ ຈະຖືກສົ່ງກັບຄືນໄປຫາຜູ້ໃຊ້ຊ້ຳໆສຳລັບຄຳຖາມທີ່ມີເຈດຕະນາຄືກັນ. ເນື່ອງຈາກຂອບເຂດຜົນກະທົບກວ້າງກວ່າການໃຊ້ Cache ແບບກົງກັນທຸກປະການ (Perfect match cache), ຄວາມເສຍຫາຍຈຶ່ງມີໂອກາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ຫຼາຍກວ່າ.
ວິທີການຫຼີກລ່ຽງຄວນພິຈາລະນາເປັນຫຼາຍຊັ້ນ. ອັນດັບທຳອິດ, ຄວນກຳນົດນະໂຍບາຍວ່າຈະບໍ່ເກັບ Cache ສຳລັບການຕອບໂຕ້ທີ່ມີຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຕ່ຳ ຫຼື ການຕອບໂຕ້ທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຜ່ານການກວດສອບ. ອັນດັບທີສອງ, ຄວນກຳນົດ TTL ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນຈະຖືກສ້າງໃໝ່ໃນໄລຍະເວລາທີ່ກຳນົດໄວ້ ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ຜິດພາດນັ້ນຄົງຢູ່ຕະຫຼອດໄປ. ອັນດັບທີສາມ, ຄວນກຽມກົນໄກໃນການຍົກເລີກ ຫຼື ລຶບລາຍການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອອກ ເມື່ອໄດ້ຮັບຄຳຕິຊົມ (ການໃຫ້ຄະແນນຕ່ຳ ຫຼື ການແກ້ໄຂ) ຈາກຜູ້ໃຊ້.
ຖ້າເປັນໄປໄດ້, ຄວນເພີ່ມຂັ້ນຕອນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕອບໂຕ້ແບບງ່າຍໆກ່ອນການບັນທຶກລົງໃນ Cache. ຢ່າງໜ້ອຍທີ່ສຸດ, ສຳລັບກຸ່ມຄຳຖາມທີ່ມີຄວາມສຳຄັນສູງ ຄວນມີການວາງລະບົບການກວດສອບເນື້ອຫາໃນ Cache ເປັນໄລຍະ ເພື່ອກວດເບິ່ງວ່າບໍ່ມີຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດປົນຢູ່.
ການຮັບມືກັບ Latency ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເນື່ອງຈາກ Vector Database ຂະຫຍາຍຕົວ
ເມື່ອລາຍການແຄສ (Cache entry) ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ການໃຊ້ງານໜ່ວຍຄວາມຈຳຂອງຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ (Vector database) ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະ ຄ່າຄວາມໜ່ວງ (Latency) ໃນການຄົ້ນຫາໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ (Nearest neighbor search) ກໍຈະແຍ່ລົງ. ເຖິງວ່າຈະຕັ້ງໃຈເພີ່ມຄວາມໄວດ້ວຍແຄສ, ແຕ່ການຄົ້ນຫາຕົວມັນເອງກັບຊ້າລົງຈົນເຮັດໃຫ້ເກີດ ການແລກປ່ຽນ ຫຼື Trade-off ທີ່ຫັກລົບຜົນປະໂຫຍດກັນໄປ.
ພື້ນຖານຂອງການແກ້ໄຂບັນຫານີ້ຄື ການບໍ່ເພີ່ມ ຫຼື ບໍ່ປະລາຍການທີ່ບໍ່ຈຳເປັນໄວ້. ໂດຍການນຳໃຊ້ວິທີການລຶບລາຍການທີ່ບໍ່ມີການເຂົ້າເຖິງໃນໄລຍະເວລາໃດໜຶ່ງ (LRU eviction), ການກຳຈັດຂໍ້ມູນຊ້ຳຊ້ອນ (Deduplication) ຂອງເວັກເຕີທີ່ໃກ້ຄຽງກັນເກີນໄປເຊິ່ງເກີດຈາກຄຳສັ່ງຄົ້ນຫາ (Query) ທີ່ເກືອບຈະຄືກັນ, ແລະ ການກຳນົດໃຫ້ໝົດອາຍຸອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ TTL ມາປະສົມປະສານກັນ.
ນອກຈາກນີ້, ການປັບແຕ່ງດັດຊະນີ (Index tuning) ກໍໄດ້ຜົນດີ. ດັດຊະນີການຄົ້ນຫາໃກ້ຄຽງແບບປະມານ (Approximate nearest neighbor index) ເຊັ່ນ HNSW, ຈະມີພາຣາມິເຕີທີ່ກຳນົດ ການແລກປ່ຽນ ຫຼື Trade-off ລະຫວ່າງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄົ້ນຫາ ແລະ ຄວາມໄວ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຄວນປັບໃຫ້ເໝາະສົມກັບຂະໜາດຂອງຈຳນວນຂໍ້ມູນ. ໃນກໍລະນີທີ່ຈຳນວນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂຶ້ນຕື່ມ, ໃຫ້ພິຈາລະນາການອອກແບບໂດຍການແບ່ງສ່ວນຂໍ້ມູນ (Sharding) ຫຼື ການແຍກດັດຊະນີຕາມຈຸດປະສົງການນຳໃຊ້. ຄວນຕິດຕາມກວດກາຄວາມຈຸ ແລະ ຄ່າຄວາມໜ່ວງເປັນໄລຍະ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດດຳເນີນການແກ້ໄຂໄດ້ກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຈະເກີນຄ່າທີ່ກຳນົດໄວ້ (Threshold).
ວິທີການວັດແທກຜົນປະໂຫຍດໃນການຫຼຸດຕົ້ນທຶນ LLM API?
ຜົນປະໂຫຍດດ້ານການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ສາມາດວັດແທກໄດ້ໂດຍການຄິດໄລ່ອັດຕາ Cache Hit, ປະລິມານ Token ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການຮຽກໃຊ້ LLM ທີ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນຄືການປຽບທຽບຕົວຊີ້ວັດດຽວກັນທັງກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການນຳໃຊ້ ບໍ່ແມ່ນການຄາດເດົາ ຫຼື ຄວາມຮູ້ສຶກ. ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນການສະຫຼຸບຕົວເລກທີ່ຄວນວັດແທກ ແລະ ວິທີການເຮັດໃຫ້ເຫັນພາບ (Visualization).
ວິທີການວັດແທກປະລິມານການໃຊ້ Token, ຈຳນວນການເອີ້ນໃຊ້ API ແລະ ຕົ້ນທຶນ
ການວັດແທກປະສິດທິຜົນຂອງການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນຈາກການເກັບກຳຕົວຊີ້ວັດພື້ນຖານ. ສິ່ງທີ່ຄວນວັດແທກມີ: ອັດຕາ Cache hit, ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງການເອີ້ນໃຊ້ LLM, ແລະ ຈຳນວນ Token ທີ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້. ການຄາດຄະເນຈຳນວນເງິນທີ່ຫຼຸດລົງສາມາດຄິດໄລ່ໄດ້ຈາກ "ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ຫຼີກລ່ຽງໄດ້ × ຈຳນວນ Token ສະເລ່ຍຕໍ່ຄັ້ງ × ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍ".
ເພື່ອໃຫ້ການປະເມີນມີຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວນບັນທຶກ Baseline ກ່ອນການນຳໃຊ້ Cache (ຈຳນວນຄັ້ງການເອີ້ນໃຊ້, ຈຳນວນ Token, ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໄລຍະເວລາໃດໜຶ່ງ) ແລ້ວນຳມາປຽບທຽບກັບໄລຍະເວລາທີ່ເທົ່າກັນຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້. ໃຫ້ຫັກລົບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການເຮັດ Embedding ແລະ Vector search ທີ່ເກີດຂຶ້ນເລັກນ້ອຍໃນຂະນະທີ່ Hit ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຍອດເງິນທີ່ຫຼຸດລົງຢ່າງແທ້ຈິງ.
ນອກຈາກນີ້, ເນື່ອງຈາກລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍຂອງ LLM ແລະ Embedding model ມີການປ່ຽນແປງ, ເວລາລະບຸ ຫຼື ຄິດໄລ່ຈຳນວນເງິນ ໃຫ້ຖືວ່າເປັນຄ່າອ້າງອີງໃນເວລາທີ່ຂຽນເທົ່ານັ້ນ ແລະ ຄວນກວດສອບກັບໜ້າລາຄາຫຼ້າສຸດກ່ອນນຳໄປໃຊ້ໃນການປະເມີນລາຄາຕົວຈິງ.
<!-- TODO: ວັດແທກ ແລະ ໃສ່ອັດຕາການຫຼຸດຜ່ອນ ຫຼື ຈຳນວນເງິນຕົວຈິງຈາກການນຳໃຊ້ງານຂອງບໍລິສັດເຮົາ -->ການເຮັດໃຫ້ເຫັນພາບຜົນກະທົບຂອງ Cache ໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມື AI Observability
ເພື່ອຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດທີ່ວັດແທກໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມື AI Observability ແມ່ນມີປະສິດທິພາບ. ເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ Langfuse ຫຼື Helicone ສາມາດບັນທຶກການໃຊ້ງານ Token, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ Latency ໃນແຕ່ລະຄຳຮ້ອງຂໍ (Request), ລວມທັງສາມາດແຍກ ແລະ ສະແດງຜົນ Cache Hit/Miss ໄດ້.
ຖ້າຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຂອງອັດຕາ Hit ໃນ Dashboard, ທ່ານສາມາດກວດສອບຜົນກະທົບຂອງການປ່ຽນແປງ Threshold ຫຼື TTL ໄດ້ຕາມລຳດັບເວລາ, ເຊິ່ງເປັນຂໍ້ມູນປະກອບການຕັດສິນໃຈໃນການປັບແຕ່ງ (Tuning). ເມື່ອເບິ່ງຄຽງຄູ່ກັບການປ່ຽນແປງຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ທ່ານຈະເຫັນຈຳນວນເງິນທີ່ປະຢັດໄດ້ຈາກການນຳໃຊ້ Cache ໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ. ສຳລັບສັນຍານຂອງ False Hit (ຄຸນນະພາບຫຼຸດລົງ ຫຼື ມີການຮ້ອງຮຽນໃນ Query ສະເພາະ), ທ່ານກໍສາມາດກວດສອບ Log ເພື່ອຍ້ອນກັບໄປຫາ Entry ທີ່ເປັນຕົ້ນເຫດໄດ້.
ການບັນທຶກຂໍ້ມູນປະເພດ Hit/Miss, Threshold ທີ່ໃຊ້, ແລະຄະແນນຄວາມຄ້າຍຄືກັນ (Similarity Score) ໄວ້ໃນ Access Log ຂອງ Gateway ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຕິດຕາມທັງການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງຄຳຕອບໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເມື່ອໃຊ້ງານຮ່ວມກັບເຄື່ອງມື Observability. ການນຳໃຊ້ບໍ່ແມ່ນເປົ້າໝາຍສຸດທ້າຍ, ແຕ່ການສ້າງວັດທະນະທຳການດຳເນີນງານທີ່ເນັ້ນການວັດແທກ ແລະ ປັບແຕ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເທົ່ານັ້ນ ຈຶ່ງຈະນຳໄປສູ່ການປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ໝັ້ນຄົງ.
Author & Supervisor
Yusuke Ishihara
ເລີ່ມຂຽນໂປຣແກຣມຕັ້ງແຕ່ອາຍຸ 13 ປີ ດ້ວຍ MSX. ຫຼັງຈົບການສຶກສາຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Musashi, ໄດ້ເຮັດວຽກໃນການພັດທະນາລະບົບຂະໜາດໃຫຍ່ ລວມທັງລະບົບຫຼັກຂອງສາຍການບິນ ແລະ ໂຄງສ້າງ Windows Server Hosting/VPS ທຳອິດຂອງຍີ່ປຸ່ນ. ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງ Site Engine Inc. ໃນປີ 2008. ກໍ່ຕັ້ງ Unimon Inc. ໃນປີ 2010 ແລະ Enison Inc. ໃນປີ 2025, ນຳພາການພັດທະນາລະບົບທຸລະກິດ, NLP ແລະ ແພລດຟອມ. ປັດຈຸບັນສຸມໃສ່ການພັດທະນາຜະลິດຕະພັນ ແລະ ການສົ່ງເສີມ AI/DX ໂດຍນຳໃຊ້ generative AI ແລະ LLM.
Recommended Articles
