La latencia y los costos emergen como desafíos cruciales en el ámbito de la inteligencia artificial generativa, especialmente al emplear modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés). Estos modelos, que procesan texto de manera secuencial y predicen un token a la vez, pueden generar retrasos significativos, impactando adversamente la experiencia del usuario. Además, la creciente demanda de aplicaciones basadas en IA ha impulsado un volumen elevado de llamadas a estos modelos, lo que podría superar los límites presupuestarios y provocar presiones financieras considerables para las organizaciones.
En respuesta a este problema, se ha desarrollado una innovadora estrategia para la optimización de aplicaciones basadas en LLM. La propuesta sugiere la implementación de un esquema de almacenamiento en caché de lectura intermedia sin servidor que aprovecha patrones de datos repetidos. Mediante esta técnica, los desarrolladores pueden almacenar y acceder de manera efectiva a respuestas similares, mejorando así la eficiencia y los tiempos de respuesta de sus sistemas. La solución se basa en Amazon OpenSearch Serverless y Amazon Bedrock, un servicio gestionado que ofrece modelos base de alto rendimiento de líderes en IA mediante una única API, facilitando el desarrollo de aplicaciones de IA generativa de manera segura y responsable.
El sistema de caché actúa como un buffer que intercepta las solicitudes formuladas en lenguaje natural antes de ser procesadas por el modelo principal. Almacena consultas semánticamente similares, permitiendo una rápida recuperación sin necesidad de reenviar la solicitud al LLM para una nueva generación. Esta característica es esencial para equilibrar los aciertos de la caché y minimizar las colisiones.
Por ejemplo, un asistente de IA en una empresa de viajes podría priorizar un alto recuerdo, almacenando más respuestas incluso ante ocasionales superposiciones de solicitudes. En contraste, un asistente de consultas para agentes podría requerir asignaciones precisas para cada solicitud, reduciendo al mínimo los errores.
El sistema de caché opera almacenando incrustaciones vectoriales numéricas de las consultas de texto, transformándolas en vectores antes de su almacenamiento. Al seleccionar modelos de incrustación gestionados desde Amazon Bedrock, se pueden establecer bases de datos de vectores con OpenSearch Serverless, creando un sistema de caché robusto.
La implementación de esta solución no solo mejora los tiempos de respuesta, sino que también permite una significativa reducción de costos. Los modelos de incrustación son, generalmente, más económicos en comparación con los de generación, asegurando así la eficiencia de costos para numerosos casos de uso.
Esta innovación no solo optimiza la eficiencia de los sistemas LLM, sino que también perfecciona la experiencia del usuario, permitiendo ajustes en los umbrales de similitud para equilibrar adecuadamente los aciertos y las colisiones en la caché. Estas mejoras representan un avance significativo en la gestión eficiente y económica de aplicaciones basadas en IA, destacando la importancia de la innovación continua en el campo tecnológico.
