Prompt caching

Prompt Caching: Kernconcepten

• Doel van Prompt Caching:
• Versnellen van de respons van het model (Clod).
• Verlagen van de kosten van tekstgeneratie.

• Standaard Verzoek (Zonder Caching):
• Input: Gebruikersbericht wordt naar Clod gestuurd.
• Verwerking: Clod voert intensieve interne berekeningen en creëert veel interne datastructuren op de inputtekst.
• Output: Clod genereert de outputtekst en stuurt deze terug.
• Cleanup: Na verzending wordt al het werk (berekeningen/analyse) weggegooid.

• Het Probleem bij Opvolgende Verzoeken (Follow-up Requests):
• Bij een conversie wordt het oorspronkelijke bericht opnieuw verzonden.
• Clod moet de inputtekst opnieuw analyseren, zelfs als deze eerder is verwerkt.
• Dit leidt tot verspilling van rekenkracht en vertraging.

• Oplossing: Prompt Caching:
• Mechanisme: In plaats van het resultaat van de initiële analyse weg te gooien, slaat Clod dit werk op in een tijdelijke opslag (cache).
• Hergebruik: Bij een opvolgend verzoek met exact dezelfde input, kan Clod de opgeslagen analyse hergebruiken.
• Voordeel: Het proces wordt aanzienlijk versneld omdat de noodzaak om de input opnieuw te analyseren wordt vermeden.

Takeaways

• Het doel van Prompt Caching is het versnellen van de modelrespons en het verlagen van de kosten van tekstgeneratie.
• Zonder caching voert het model bij elke verzoek een intensieve interne analyse uit, wat leidt tot verspilling van rekenkracht bij opvolgende verzoeken.
• Prompt Caching lost dit op door de resultaten van de initiële inputanalyse op te slaan in een tijdelijke opslag (cache).
• Bij identieke opvolgende verzoeken kan het model de opgeslagen analyse direct hergebruiken, waardoor het proces aanzienlijk versnelt.