دوره آموزشی کاهش هزینه عامل‌های هوش مصنوعی با کش معنایی

وقتی یک برنامه مبتنی بر LLM بار زیادی پیدا می‌کند، ارسال مکرر درخواست‌های مشابه به مدل می‌تواند هزینه پردازش را افزایش دهد و زمان پاسخ‌گویی را هم بیشتر کند. یکی از راهکارهای مؤثر برای حل این مشکل، استفاده از Semantic Caching است؛ روشی که به‌جای مقایسه صرفاً متنی درخواست‌ها، معنای آن‌ها را با کمک Vector Embeddings بررسی می‌کند تا بتواند پاسخ‌های قبلی مرتبط را دوباره مورد استفاده قرار دهد.

در این دوره یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از RedisVL یک لایه Semantic Cache برای برنامه‌های مبتنی بر LLM ایجاد و پیاده‌سازی کنید. با این روش، درخواست‌هایی که از نظر معنایی مشابه هستند می‌توانند به پاسخ‌های ذخیره‌شده دسترسی پیدا کنند و در نتیجه تعداد فراخوانی‌های غیرضروری مدل کاهش پیدا کند.

در ادامه با Metadata Filtering و Scoped Retrieval آشنا می‌شوید تا سیستم Cache بتواند پاسخ مناسب را بر اساس اطلاعاتی مانند نقش کاربر، منطقه یا سایر مشخصات زمینه‌ای انتخاب کند. این موضوع برای جلوگیری از ارائه پاسخ‌های نامرتبط یا خارج از Context اهمیت زیادی دارد.

بخش عملی دوره به ساخت یک برنامه LLM اختصاص دارد که Semantic Cache را در خود جای داده است. همچنین یاد می‌گیرید چگونه یک برنامه را به سیستم‌های Cache موجود متصل کنید و از زیرساخت‌های قبلی در معماری جدید استفاده کنید.

از طرف دیگر، در برنامه‌های Agent-Based، تصمیم‌گیری درباره اینکه چه زمانی از Cache استفاده شود همیشه ساده نیست. در این دوره با ملاحظات مربوط به تصمیم‌گیری Agentها در فرایند Caching آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه عملکرد Cache را با معیارهایی مانند Hit Rate، Latency و هزینه ارزیابی کنید.

این دوره برای توسعه‌دهندگان سطح متوسط و پیشرفته و مهندسان AI مناسب است که می‌خواهند برنامه‌های LLM و Agentic خود را سریع‌تر، کم‌هزینه‌تر و بهینه‌تر در محیط‌های واقعی اجرا کنند.

اهداف یادگیری
یک لایه Semantic Cache با استفاده از RedisVL برای ذخیره و بازیابی پاسخ‌های قابل استفاده مجدد ایجاد کنید.
Vector Embeddings را برای تطبیق معنایی درخواست‌های کاربران با پاسخ‌های ذخیره‌شده به کار بگیرید.
Semantic Caching را در برنامه‌های مبتنی بر LLM و AI Agentها پیاده‌سازی کنید.
تعداد درخواست‌های تکراری به مدل‌های زبانی را کاهش دهید و زمان پاسخ‌گویی را بهبود دهید.
از Metadata Filtering برای محدود کردن نتایج Cache بر اساس اطلاعات زمینه‌ای استفاده کنید.
Scoped Retrieval را برای حفظ ارتباط و دقت پاسخ‌های ذخیره‌شده به کار ببرید.
Cache را بر اساس عواملی مانند نقش کاربر یا منطقه مدیریت کنید تا پاسخ نامرتبط ارائه نشود.
برنامه‌های LLM را به سیستم‌های Semantic Cache موجود متصل کنید.
نقش Agentها را در تصمیم‌گیری درباره استفاده یا عدم استفاده از Cache بررسی کنید.
عملکرد Semantic Cache را با معیارهایی مانند Hit Rate و Latency ارزیابی کنید.
تأثیر Caching بر هزینه فراخوانی مدل‌های زبانی را بررسی و بهینه کنید.
میان سرعت پاسخ، نرخ موفقیت Cache و هزینه پردازش تعادل ایجاد کنید.
Semantic Cache را برای استفاده در محیط‌های Production و برنامه‌های Agentic بهینه کنید.