Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
Семантический обновляемый кэш на AlloyDB Omni
12.02.2026 13:38:14 | Хабр
Хабы: SQL, Искусственный интеллект, Big Data, Python

Предположим, вы построили RAG-сервис на SQL, и он отлично работает. Довольно быстро, очень точно, и очень дорого, ведь каждый запрос к сервису требует обращения к LLM для генерации ответа по чанкам, извлеченным из базы знаний. И чем больше мы извлекли таких фрагментов, тем больше входных токенов тратится на составной промпт, даже если ответ будет состоять из одного предложения. 

Можно, конечно, заранее срезать количество извлекаемых чанков, но это отразится на качестве ответов.

Можно настроить кэш, который экономит на обращениях к сервису, когда приходят одинаковые вопросы. Но когда пользователь спрашивает "How to get developer support?”, и тут же другой пользователь спрашивает "How to ask development-related questions?", ваш сервис каждый раз будет генерировать ответ заново, сжигая ваши токены и заставляя пользователя ждать. Обычный кэш тут бессилен: для него эти две фразы — абсолютно разные ключи. 

В этой статье я расскажу, как развернуть мощный семантический кэш на базе AlloyDB Omni (PostgreSQL от Google), используя векторный поиск ScaNN, автоматическое партиционирование и планировщик задач. Мы пройдём путь от настройки Docker-контейнера до продакшн-архитектуры.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro