Sinh Dữ Liệu Tăng Cường Bằng Bộ Nhớ Đệm (Cache Augmented Generation - CAG)

Cache Augmented Generation (CAG) là gì?

Cache Augmented Generation (CAG) là một phương pháp mới nhằm nâng cao hiệu suất và hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách tận dụng tri thức nạp trước dưới dạng bộ nhớ đệm key-value (KV) đã tính toán sẵn.

Khác với Retrieval Augmented Generation (RAG), vốn truy xuất tri thức bên ngoài một cách linh hoạt khi suy luận, CAG loại bỏ hoàn toàn các bước truy xuất bằng cách nhúng toàn bộ tri thức liên quan trực tiếp vào cửa sổ ngữ cảnh mở rộng của mô hình trước khi suy luận. Chiến lược nạp trước này cho phép LLM tạo phản hồi dựa trên thông tin đã tính toán sẵn, giúp giảm đáng kể độ trễ và đơn giản hóa kiến trúc hệ thống.

Bằng cách lưu trữ tri thức đã xử lý trong bộ nhớ đệm key-value, CAG đảm bảo mô hình có quyền truy cập ngay lập tức vào ngữ cảnh cần thiết để trả lời truy vấn. Phương pháp này đặc biệt có lợi trong các tình huống mà cơ sở tri thức là tĩnh, tương đối nhỏ hoặc khi độ trễ thấp là ưu tiên hàng đầu.

CAG Hoạt Động Như Thế Nào?

CAG vận hành qua ba giai đoạn chính:

1. Nạp Trước Tri Thức Ngoại Vi

• Tất cả tài liệu hoặc tập dữ liệu liên quan được nạp trước vào cửa sổ ngữ cảnh của mô hình trước khi suy luận.

• Nội dung được nạp trước sẽ được xử lý thành bộ nhớ đệm key-value (KV), ghi lại biểu diễn nội bộ của tri thức trong mô hình. Ví dụ:

  def preprocess_knowledge(model, tokenizer, prompt):
      input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
      past_key_values = DynamicCache()
      outputs = model(input_ids=input_ids, past_key_values=past_key_values, use_cache=True)
      return outputs.past_key_values
  

Bước này đảm bảo mô hình có quyền truy cập ngay vào tri thức đã xử lý, bỏ qua nhu cầu truy xuất thời gian thực.

2. Suy Luận với Bộ Nhớ Đệm Đã Tính Toán

• Khi có truy vấn, bộ nhớ đệm KV đã tính toán sẵn sẽ được kết hợp với đầu vào truy vấn.

• Mô hình tạo phản hồi chỉ dựa trên tri thức đã đệm và truy vấn, tránh các phép tính bổ sung cho việc truy xuất tri thức. Ví dụ:

  def generate_response(model, query, kv_cache):
      input_ids = tokenizer.encode(query, return_tensors="pt").to(model.device)
      output_ids = model(input_ids=input_ids, past_key_values=kv_cache, use_cache=True)
      return tokenizer.decode(output_ids)
  

3. Quản Lý Bộ Nhớ Đệm

• Khi xử lý các truy vấn mới, bộ nhớ đệm sẽ tăng lên. Cơ chế đặt lại sẽ cắt ngắn bộ nhớ đệm về độ dài ban đầu để duy trì hiệu suất và đảm bảo các truy vấn tiếp theo được đánh giá trong ngữ cảnh dự kiến. Ví dụ đặt lại cache:

  def clean_up(kv_cache, original_length):
      for i in range(len(kv_cache.key_cache)):
          kv_cache.key_cache[i] = kv_cache.key_cache[i][:, :, :original_length, :]
          kv_cache.value_cache[i] = kv_cache.value_cache[i][:, :, :original_length, :]
  

Những Lợi Thế Chính của CAG

1. Độ Trễ Thấp
   Do không cần truy xuất thời gian thực, CAG mang lại thời gian phản hồi nhanh hơn so với RAG. Điều này lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu tốc độ.

2. Độ Chính Xác Cải Thiện
   Nhờ nạp trước toàn bộ tài liệu liên quan, CAG đảm bảo mô hình xử lý bộ dữ liệu toàn diện, giảm nguy cơ thiếu ngữ cảnh hoặc lỗi truy xuất.

3. Kiến Trúc Đơn Giản
   Khác với RAG phải xây dựng pipeline truy xuất phức tạp, kiến trúc CAG được tinh giản, giảm bớt độ phức tạp và chi phí bảo trì hệ thống.

4. Hiệu Quả Ở Quy Mô Lớn
   Khi tri thức đã được nạp và lưu vào bộ nhớ đệm, các truy vấn tiếp theo được xử lý với chi phí tính toán tối thiểu, giúp CAG hiệu quả cho các truy vấn lặp lại trong cùng một lĩnh vực tri thức.

Hạn Chế của CAG

1. Kích Thước Cửa Sổ Ngữ Cảnh
   CAG phụ thuộc vào cửa sổ ngữ cảnh của mô hình để nạp tri thức. Các LLM hiện nay hỗ trợ cửa sổ tối đa 128.000 token, giới hạn lượng tri thức có thể nạp trước.

2. Kích Thước Cơ Sở Tri Thức
   CAG phù hợp nhất với các cơ sở tri thức tĩnh, có thể kiểm soát. Với tập dữ liệu lớn hoặc động, mô hình có thể không thể nạp hết thông tin liên quan vào cửa sổ ngữ cảnh.

3. Tri Thức Tĩnh
   CAG giả định cơ sở tri thức không thay đổi trong quá trình suy luận. Ít phù hợp cho các trường hợp cần cập nhật thời gian thực hoặc tích hợp tri thức động.

4. Chi Phí Vận Hành
   Cửa sổ ngữ cảnh lớn làm tăng chi phí tính toán khi nạp trước, khiến CAG kém kinh tế hơn đối với các trường hợp cơ sở tri thức thay đổi thường xuyên.

CAG Được Sử Dụng Như Thế Nào?

Ứng Dụng Thực Tiễn

CAG thường được áp dụng trong các trường hợp cơ sở tri thức là tĩnh, dung lượng vừa phải và yêu cầu độ trễ thấp:

• Chatbot Hỗ Trợ Khách Hàng
  Ví dụ: Nạp trước các bước khắc phục sự cố thường gặp cho sản phẩm phần mềm để cung cấp phản hồi tức thì cho người dùng.
  Lợi ích: Loại bỏ lỗi truy xuất và tăng tốc độ phản hồi.

• Phân Tích Tài Liệu
  Ví dụ: Tổ chức tài chính phân tích báo cáo quý hoặc công ty luật truy vấn tài liệu pháp lý.
  Lợi ích: Đảm bảo phản hồi nhất quán và chính xác bằng cách nạp trước toàn bộ tài liệu liên quan vào mô hình.

• Trợ Lý Y Tế
  Ví dụ: Nạp trước hướng dẫn y tế để hỗ trợ trả lời thắc mắc của bệnh nhân.
  Lợi ích: Đảm bảo liên kết liên tục qua nhiều lượt hội thoại và trích dẫn chính xác.

• Giáo Dục và Đào Tạo
  Ví dụ: Trả lời các câu hỏi thường gặp trong chương trình đào tạo doanh nghiệp.
  Lợi ích: Đơn giản hóa triển khai đồng thời đảm bảo phản hồi nhất quán.

So Sánh với Retrieval Augmented Generation (RAG)

Ví Dụ Ứng Dụng Thực Tế

CAG Trong Thực Tiễn

1. Hệ Thống Nhân Sự
   Một công ty sử dụng CAG để nạp trước các chính sách nhân viên vào mô hình. Nhân viên có thể truy vấn hệ thống về các hướng dẫn cụ thể và nhận phản hồi tức thì.

2. Trợ Lý Pháp Lý
   Một trợ lý pháp lý nạp trước các án lệ liên quan vào ngữ cảnh của mô hình để cung cấp câu trả lời nhanh cho truy vấn pháp lý mà không cần hệ thống truy xuất.

3. Dịch Vụ Khách Hàng
   Chatbot của sản phẩm SaaS sử dụng CAG để nạp trước các câu hỏi thường gặp và hướng dẫn khắc phục sự cố, đảm bảo giao tiếp mượt mà và nhanh chóng với khách hàng.

RAG Cho Các Tình Huống Động

1. Tổng Hợp Tin Tức
   Một ứng dụng tin tức sử dụng RAG để lấy và tóm tắt các bài báo mới nhất, truy xuất linh hoạt thông tin phù hợp nhất cho truy vấn người dùng.

2. Tìm Kiếm Sản Phẩm Thương Mại Điện Tử
   RAG được sử dụng để truy xuất thông tin sản phẩm và tình trạng hàng hóa từ một danh mục lớn và thường xuyên cập nhật.

3. Nền Tảng Nghiên Cứu
   Một nền tảng nghiên cứu khoa học sử dụng RAG để truy xuất các bài báo và nghiên cứu liên quan từ các cơ sở dữ liệu bên ngoài lớn.

Ví Dụ Triển Khai: Nạp Trước Tri Thức Bằng Python

Đoạn mã Python sau minh họa cách nạp trước tri thức vào mô hình cho CAG:

def preprocess_knowledge(model, tokenizer, prompt):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    past_key_values = DynamicCache()
    outputs = model(input_ids=input_ids, past_key_values=past_key_values, use_cache=True)
    return outputs.past_key_values

Cơ chế nạp trước này đảm bảo mô hình xử lý truy vấn mà không cần truy xuất bên ngoài, từ đó đạt hiệu suất nhanh và hiệu quả cao.

Khi Nào Nên Sử Dụng CAG

1. Cơ Sở Tri Thức Tĩnh
   Lý tưởng cho các trường hợp cơ sở tri thức ít thay đổi.

2. Ứng Dụng Đòi Hỏi Độ Trễ Thấp
   Phù hợp với hỗ trợ khách hàng, giáo dục hoặc hệ thống y tế cần phản hồi nhanh.

3. Tối Ưu Chi Phí
   Có lợi khi tri thức nạp trước không đổi qua nhiều truy vấn, giảm chi phí tính toán.

CAG là lựa chọn hiệu quả thay thế RAG cho các nhiệm vụ yêu cầu tốc độ, đơn giản và nhất quán. Tuy nhiên, phương pháp này bị giới hạn bởi kích thước và tính tĩnh của cơ sở tri thức.

Các Nghiên Cứu Về Cache Augmented Generation (CAG)

1. Adaptive Contextual Caching for Mobile Edge Large Language Model Service

Tác giả: Guangyuan Liu, Yinqiu Liu, Jiacheng Wang, Hongyang Du, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong

Bài báo này giải quyết các thách thức trong triển khai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại biên di động như hạn chế tài nguyên tính toán và độ trễ truy xuất cao. Tác giả đề xuất khung Adaptive Contextual Caching (ACC), sử dụng học tăng cường sâu (DRL) để tối ưu hóa chính sách thay thế cache dựa trên ngữ cảnh người dùng, độ tương đồng tài liệu và chi phí bỏ lỡ cache. Kết quả thực nghiệm cho thấy ACC đạt trên 80% tỷ lệ truy xuất thành công sau 11 vòng huấn luyện, giảm đáng kể độ trễ truy xuất tới 40% so với phương pháp truyền thống. Hơn nữa, ACC giảm chi phí lưu trữ cục bộ tới 55%, thích hợp với các dịch vụ LLM quy mô lớn, độ trễ thấp trong môi trường tài nguyên hạn chế. Nghiên cứu làm nổi bật tiềm năng của ACC trong nâng cao hiệu quả hệ thống LLM biên.
Đọc bài báo tại đây

2. Towards More Economical Context-Augmented LLM Generation by Reusing Stored KV Cache

Tác giả: Hanchen Li, Yuhan Liu, Yihua Cheng, Kuntai Du, Junchen Jiang

Nghiên cứu này khám phá việc tái sử dụng bộ nhớ đệm Key-Value (KV) để giảm độ trễ prefill trong ứng dụng LLM, đặc biệt với các văn bản đầu vào lặp lại. Tác giả xem xét tính khả thi về kinh tế khi lưu trữ và tái sử dụng KV cache trên các dịch vụ đám mây công cộng. Nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình phân tích đã được xác thực để đánh giá chi phí đám mây (tính toán, lưu trữ, mạng) khi lưu trữ và tái sử dụng KV cache theo nhiều tham số tải công việc khác nhau. Kết quả cho thấy tái sử dụng KV cache giúp tiết kiệm cả độ trễ và chi phí đám mây cho các tác vụ có ngữ cảnh dài, khuyến khích nỗ lực xây dựng hệ thống LLM tăng cường ngữ cảnh tiết kiệm hơn.
Đọc bài báo tại đây

3. MPIC: Position-Independent Multimodal Context Caching System for Efficient MLLM Serving

Tác giả: Shiju Zhao, Junhao Hu, Rongxiao Huang, Jiaqi Zheng, Guihai Chen

Bài báo này giới thiệu MPIC, hệ thống bộ nhớ đệm ngữ cảnh đa phương tiện độc lập vị trí, nhằm giải quyết các vấn đề hiệu suất trong suy luận mô hình ngôn ngữ lớn đa phương tiện (MLLM). Các hệ thống truyền thống phải tính toán lại toàn bộ bộ nhớ đệm KV ngay cả với sự khác biệt nhỏ về ngữ cảnh, gây ra kém hiệu quả. MPIC cung cấp hệ thống bộ nhớ đệm độc lập vị trí, lưu cache KV cục bộ hoặc từ xa và song song hóa việc tính toán, nạp cache trong quá trình suy luận. Cơ chế tái sử dụng và tái tính toán tích hợp giảm suy giảm độ chính xác đồng thời giảm thời gian phản hồi tới 54% so với phương pháp truyền thống. Nghiên cứu này nêu bật tiềm năng cải thiện hiệu quả cho các hệ thống phục vụ LLM đa phương tiện.
Đọc bài báo tại đây