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你需要的不仅仅是向量数据库
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
运行大型语言模型（LLM）的成本高昂，企业每季度支出超过8万美元。向量数据库是RAG系统的主要解决方案，但仅提供检索功能。生产AI系统还需具备会话管理、语义缓存和安全性等功能。语义缓存通过匹配查询意义来减少冗余调用，从而显著降低成本。有效的生产AI系统需结合多种技术，而非单一依赖向量数据库。
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关键要点
- 运行大型语言模型（LLM）的成本高昂，企业每季度支出超过8万美元。
- 向量数据库是RAG系统的主要解决方案，但仅提供检索功能。
- 生产AI系统还需具备会话管理、语义缓存和安全性等功能。
- 语义缓存通过匹配查询意义来减少冗余调用，从而显著降低成本。
- 有效的生产AI系统需结合多种技术，而非单一依赖向量数据库。
- 信息检索领域已有数十年的发展，TF-IDF和BM25等算法仍在使用。
- 混合搜索结合向量和词汇信号，提高检索精度，减少无关结果。
- 向量搜索是数据的数值指纹，使用数学方法如点积和余弦相似度。
- 许多顶尖科技公司已使用嵌入进行推荐和个性化。
- 向量数据库的操作挑战包括实时更新、大数据量和灾难恢复等。
- 管理访问和安全性是生产AI系统的首要任务。
- 会话管理对于构建对话应用和多步骤LLM工作流至关重要。
- AI网关可以集中管理对LLM的访问并执行速率限制。
- 语义路由根据查询的意义而非关键词进行路由。
- 语义缓存通过嵌入查询到向量空间来避免重复嵌入。
- 代理检查点和内存保存中间状态，以便代理可以恢复。
- 消息流处理多步骤LLM管道并处理实时更新。
- 语义缓存可以显著降低LLM成本，团队报告30-50%的成本减少。
- Redis提供了一个统一的平台，处理语义缓存、会话管理和实时协调等功能。
- 语义缓存通过查询意义而非精确文本存储LLM响应。
- 减少LLM API成本的有效技术包括语义缓存、模型路由和会话管理。
- 纯向量数据库不足以满足生产AI的需求，需结合多种功能。
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