Проблема масштабирования контекстов в системах на базе LLM
Большинство руководств и статей о Retrieval Augmented Generation (RAG) сосредоточены исключительно на извлечении информации или формировании запросов. Однако реальная проблема возникает при увеличении объема обрабатываемого контекста.
Решение проблемы через инженерию контекста
В данной статье представлен подход к созданию полноценного слоя обработки контекста, реализованного полностью на языке программирования Python. Этот слой позволяет контролировать память, компрессию данных, повторное ранжирование результатов и бюджет токенов, что обеспечивает стабильность работы больших языковых моделей даже под реальными нагрузками и ограничениями ресурсов.
Основные компоненты системы:
-
Контроль памяти: оптимизация использования оперативной памяти за счет эффективного управления кэшированием и удалением устаревших данных.
-
Компрессия данных: уменьшение размера хранимых данных путем применения алгоритмов сжатия без потери значимой информации.
-
Повторное ранжирование: улучшение качества ответов модели путем повторного анализа и сортировки полученных результатов.
-
Бюджет токенов: ограничение количества используемых токенов для предотвращения перегрузки модели и повышения ее производительности.
