İstemi Önbelleğe Alma
İstemi önbelleğe alma, bir AI modelinin, her seferinde yeniden işlemek yerine, tekrarlanan bir metin parçası üzerinde yaptığı hesaplamalı çalışmayı yeniden kullanmasına olanak tanır.
Genel Bakış
It dramatically cuts cost and latency when the same long instructions, documents, or examples appear in request after request.
Derin Dalış
Bir dil modeli bir bilgi istemini okuduğunda, her belirteci kendi dikkat katmanları aracılığıyla anahtar-değer (KV) vektörleri adı verilen dahili sayısal durumlara dönüştürür. Normalde bu, istemin %90'ı aynı olsa bile her istekte yeni gerçekleşir. İstemi önbelleğe alma, önceden hesaplanan bu KV durumlarını işaretli bir önek için saklar, böylece aynı metinle başlayan daha sonraki bir istek doğrudan yeni parçaya atlayabilir. Anthropic ve OpenAI gibi sağlayıcılar, sabit bir öneki işaretlemenize izin vererek bunu açığa çıkarır; önbellek isabetleri büyük bir indirimle (genellikle giriş maliyetinin %90'ı oranında) faturalandırılır ve daha hızlı yanıt verir. Sabit sistem istemlerine sahip sohbet robotları, aynı belgeleri yeniden kullanan RAG işlem hatları veya uzun geçmişleri yeniden yürüten aracılar için idealdir.
Teknik Bilgi
Önbelleğe alma işe yarar çünkü transformatörün dikkati nedenseldir: her jeton yalnızca kendisinden önceki jetonlarla ilgilenir. Dolayısıyla, bir önek için KV durumları, daha sonra yeni belirteçler eklediğinizde asla değişmez. Önbellek, bu önekin tam bir jeton eşleşmesine göre anahtarlanmıştır; bu nedenle, istemin başlarında yapılan tek karakterlik bir düzenleme bile, aşağı yöndeki her şeyi geçersiz kılar. Önbellekler kısa ömürlüdür (dakikalar), sağlayıcı başına depolanır ve önbelleğe alınabilir bloğun genellikle minimum belirteç sayısını aşması gerekir.
Stratejik Etki
Maliyet ve bütçe
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
Daha net kararlar
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
Quality control
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
İstemi Önbelleğe Alma'nın Geleceği
Sağlayıcıların manuel işaretleyiciler kullanmak yerine yeniden kullanılabilir aralıkları tespit etmesiyle, önbelleklemenin otomatik hale gelmesini ve daha uzun ömürlü olmasını bekleyin. Hiyerarşik ve kısmi önbelleğe alma, bilgi isteminin ortasında yapılan düzenlemelerin her iki taraftaki değişmemiş bölümleri yeniden kullanmasına izin verebilir. Aracılar devasa bağlamlarla ve araç geçmişleriyle dengelerken, ortak sistem istemleri için oturumlar arası ve kullanıcılar arası paylaşılan önbellekler, milyon jetonlu bağlamları ekonomik olarak uygulanabilir hale getirmenin anahtarı olacak ve cihaz üstü modeller, hızlı yerel çıkarım için benzer KV yeniden kullanımını benimseyecek.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir müşteri destek sohbet robotu, 5.000 jetonluk politikasını ve ton sistemi istemini önbelleğe alır, böylece her kullanıcı mesajı yalnızca yeni soru için tam ücret öder.
Alma-artırılmış (RAG) uygulama, büyük bir referans belgesini bir kez önbelleğe alır, ardından maliyetin çok altında bir maliyetle belgeyle ilgili birçok soruyu yanıtlar.
Kodlama asistanı, büyük bir kod tabanının veya dosyanın içeriğini sabit bir önek olarak önbelleğe alırken geliştirici ardışık takip soruları sorar.
Bir AI aracısı, uzun ve büyüyen araç kullanım transkriptini önbelleğe alır, böylece her yeni adım, önceki görüşmenin tamamını yeniden faturalandırmaz.
Riskler ve Korkuluklar
Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Prompt Caching quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Yapay Zeka İstemi Güvenliği
Sık sorulan sorular
What is Prompt Caching?
İstemi önbelleğe alma, bir AI modelinin, her seferinde yeniden işlemek yerine, tekrarlanan bir metin parçası üzerinde yaptığı hesaplamalı çalışmayı yeniden kullanmasına olanak tanır. Aynı uzun talimatların, belgelerin veya örneklerin istek üstüne görüntülenmesi, maliyeti ve gecikmeyi önemli ölçüde azaltır.
İstemi önbelleğe alma öncelikle neyi saklar ve yeniden kullanır?
Önbelleğe alma, kararlı bir önek için hesaplanan KV dikkat durumlarını kaydeder, böylece her istekte yeniden hesaplanmasına gerek kalmaz.
Önbelleğe alınmış bir önek neden belirteçle tam olarak eşleşmelidir?
Her jeton yalnızca önceki jetonlarla ilgilendiğinden, erken bir jetonun değiştirilmesi ona bağlı olan her durumu geçersiz kılar ve önbelleği bozar.
Hızlı önbelleğe alma işleminden EN ÇOK hangi senaryo yararlanır?
Önbelleğe alma, sabit bir sistem istemi veya paylaşılan belge gibi büyük, aynı bir parçanın birçok istekte yeniden kullanılması durumunda karşılığını verir.
Büyük sağlayıcılarda giriş tokenlarındaki önbellek isabetleri kabaca ne kadar ucuz?
Sağlayıcılar genellikle önbelleğe alınan girişi normal giriş oranından yaklaşık %90 oranında indirimli olarak faturalandırır; önbelleğe almanın para tasarrufu sağlamasının ana nedeni.
Önbellek isabetlerini en üst düzeye çıkarmak için yeniden kullanılabilir içerik nereye yerleştirilmelidir?
Sabit içeriğin önek olarak ilk sıraya koyulması ve içeriğin daha sonra değiştirilmesi, yalnızca yeni belirteçler işlenirken önbelleğe alınan önekin yeniden kullanılmasına olanak tanır.