KAG проти RAG: Як прискорити роботу ваших AI-інструментів за допомогою кешу та векторних баз даних

А ви знали, що ШІ вміє грати в хованки? Подорож у світ кешу, щоб ваші запити летіли, як козак на коні!

Привіт, тех-ентузіасти та всі, хто цінує швидкість роботи та безперебійну роботу технологій! Я – Ліла Харт, і сьогодні ми поринемо у світ штучного інтелекту, ніби гортаємо сторінки старого, але такого мудрого журналу, попиваючи запашну каву.

Минулого тижня мій знайомий програміст, з палаючими очима та незмінною футболкою з логотипом невідомої для мене спільноти, сказав: “Ліло, ти уявити собі не можеш, наскільки виріс “контекст” у великих мовних моделях (LLMs) за останні пів року! Це просто щось неймовірне!”. Його запал заінтригував мене. “Контекст”? Звучить як щось із серіалу про шпигунів, а не про алгоритми. Але він продовжив: “І це спричинило зростання зацікавленості до техніки, що зветься KAG, або Cache-Augmented Generation”.

Кеш? Вибачте, але перша асоціація: “А чим тут кеш?” Можливо, це як той кеш, що залишається після старої гри, і його потрібно почистити, щоб комп’ютер не гальмував? Насправді виявилося, що це щось значно цікавіше і…корисніше.

Даніель (так, він з тих, хто любить називати відео як “hey Daniel here”), вирішив розібратися, як працює KAG, і порівняв її зі старою, перевіреною часом технікою RAG. Він поділився своїми відкриттями, перетворивши ці складні технічні терміни на розповідь про те, як приготувати ідеальний борщ. Він записав відео, де показав, як це працює на практиці, і я, звісно, вирішила перетворити його відеосубтитри на матеріал, який можна буде спокійно обміркувати за ранковою кавою.

Тож, тримайтеся міцніше! Сьогодні ми з’ясуємо, чому деякі запити до ШІ виконуються миттєво, а інші – ніби блукають темним лісом, що таке “кеш” і чим він кращий (чи гірший) за свого родича RAG. А найголовніше – ви дізнаєтеся, як все це можна застосувати, щоб ваші AI-інструменти працювали швидше, точніше й, можливо, навіть дешевше. Готові? Поїхали!

Розділ 1: Знайомство з кешем, який не їсть печиво

Уявіть, що ви прийшли до супермаркету, щоб купити найсвіжіші овочі. Звичний підхід (це наш RAG) – ви йдете до овочевого відділу, шукаєте потрібні помідори, перебираєте їх, обираєте найкращі, сплачуєте на касі. Це забирає певний час, правда? Особливо, якщо черга.

А тепер уявіть собі чарівний магазин, де ви один раз сказали своєму помічнику: “Мені завжди потрібні свіжі помідори для борщу”. Він це записав, і тепер, коли ви приходите, він одразу йде до “своєї” комори, де вже лежать ідеальні помідори, і подає їх вам. Він не шукає їх щоразу заново. Він просто дістає їх зі свого “кешу”. Ось це, грубо кажучи, і є Cache-Augmented Generation, або KAG.

Даніель проілюстрував це на простому, проте вражаючому прикладі. Він взяв технічний регламент Формули-1 – величезний документ на 179 сторінок, повний правил, нюансів, такий собі “борщ” юридичної термінології. І завантажив його на хмарний сервер Google Gemini. Уявіть, що він приніс цей величезний том до бібліотеки (це наш “кеш”) і сказав: “Ось, збережи”.

Коли він запитав Gemini: “Які правила стосовно ‘gurnie’ (це така деталь боліда Формули-1)?”, сталося диво. Gemini не почав перегортати всі 179 сторінок в реальному часі. Він звернувся до “комори” (кешу), де вже лежав цей регламент, миттєво знайшов потрібну інформацію про “gurnie” і видав відповідь. Найкрутіше – йому достатньо було знати “ID” цього документа в кеші, а не весь документ щоразу! Це як мати ключ від скриньки з потрібною книжкою, а не перелопачувати всю бібліотеку.

Цікаво знати: Якщо ви попросите ШІ розповісти про історію українського козацтва. З KAG, якщо цей матеріал вже було завантажено і “закешовано”, відповідь буде майже миттєвою. Без кешу – це якби ШІ довелося перечитати сто книг про козаків, перш ніж відповісти.

Розділ 2: RAG – надійний, як бабусин рецепт борщу

Але не варто одразу відкидати RAG. Це наче класичний рецепт борщу від вашої бабусі. Він перевірений часом, він працює, і результат завжди чудовий, хоч і потребує трохи більше часу.

Як працює RAG? Даніель пояснив і це. Той самий 179-сторінковий регламент Формули-1. Спочатку його розбивають на маленькі частини (чинки), ніби інгредієнти для борщу. Потім кожен шматочок перетворюється на “вектор” – чисельне представлення інформації, яке розуміє комп’ютер. Ці вектори зберігаються у спеціальній “базі даних” – векторній базі. Це як ваша кулінарна книга, де кожен рецепт (чи шматочок інформації) має свій унікальний номер.

Коли ви ставите запитання, наприклад: “Які правила стосовно ‘gurnie’?”, RAG робить наступне:

1. Ваше запитання теж перетворюється на вектор.
2. Цей вектор шукає найближчі, найбільш схожі вектори у вашій базі даних. Це як шукати в кулінарній книзі рецепти, які найбільше відповідають запиту.
3. Знайдені “найближчі” рецепти (чинки) відправляються до великої мовної моделі (LLM), яка, маючи вже цю інформацію, генерує відповідь.

Здавалося б, все логічно. Але Даніель помітив цікавий нюанс: відповідь від RAG, хоч і грамотна, була менш детальною, ніж від KAG. Чому? Тому що RAG, навіть якщо налаштувати його на пошук більшої кількості “найближчих” шматочків, все одно отримує лише “найкращі” фрагменти. Уявіть, що для борщу ви взяли лише 5 шматочків капусти, хоча в каструлі їх ціла гора. RAG може “втратити” контекст, якщо потрібна інформація виявиться не в тих “найближчих” шматочках.

Міф чи реальність: Дехто вважає, що RAG завжди повільний. Це не зовсім так. Він повільніший за KAG, бо мусить “шукати”, але сучасні векторні бази даних роблять це неймовірно швидко.

Розділ 3: KAG проти RAG – битва титанів (або як обрати між кешем і кулінарною книгою)

Даніель провів серію тестів, і ось що вийшло:

• Точність і релевантність: KAG часто показує кращі результати, особливо коли документ великий. Чому? Бо вся інформація (або значна її частина) вже “в голові” моделі. Але є нюанс: деякі моделі краще працюють із початком і кінцем тексту, “гублячи” інформацію посередині. RAG, хоч і має проблеми з “незалежністю” шматочків, має більше контролю над тим, які саме частини тексту використовуються.
• Масштабованість (розмір бази даних): Тут RAG – беззаперечний чемпіон. Ваша векторна база даних може бути величезною, як ціла бібліотека. KAG обмежений “розміром голови” моделі (контекстним вікном) або тим, скільки часу дані можуть зберігатися в кеші.
• Актуальність даних: RAG виграє. Якщо регламент змінюється, ви оновлюєте його у векторній базі, і наступний запит вже враховує зміни. У KAG кеш може застаріти, і його потрібно буде оновлювати вручну, що може бути складніше.
• Швидкість: KAG – безперечний переможець. Якщо вам потрібна блискавична відповідь, особливо для чат-ботів, де кожна мілісекунда має значення, KAG – це ваш вибір. Gemini, наприклад, демонстрував неймовірну швидкість.
• Вартість: Це складне питання. RAG може бути дешевшим, бо ви надсилаєте невеликі шматочки інформації. KAG, де ви завантажуєте цілі документи, може бути дорожчим, особливо якщо дані зберігаються в кеші довго (як у Gemini). Проаналізуйте ціни провайдерів!
• Складність налаштування: Тут KAG, особливо версія з OpenAI (просте кешування промтів), виглядає простіше. Вам не потрібно нічого особливо робити. Gemini потребує більше роботи з управлінням кешем. Anthropic – десь посередині. RAG, хоч і потребує налаштування векторної бази, дає більше контролю.

Не робіть помилок, які я колись робив: Намагатися “заплутати” KAG, задаючи складні, надто деталізовані запити. Він може “розгубитися”, якщо структура запиту буде надто динамічною.

Розділ 4: KAG-нюанси – як змусити ШІ працювати на вас

Даніель продемонстрував три різних підходи до KAG:

1. OpenAI: Це найпростіший варіант, який називають “кешування промтів”. Суть у тому, що OpenAI кешує послідовні запити, якщо вони мають однакову “префіксну” частину. Тобто, якщо ви спочатку задаєте статичну частину промту, а потім динамічну – кешується саме статична. Це як запам’ятати початок пісні, а потім чекати наступних слів. Але тут немає повного контролю, і кеш тримається недовго (від 5 хвилин до години).
2. Anthropic (Claude): Тут треба бути трохи хитрішим. Використовуйте параметр cache_control, щоб чітко сказати моделі, що використовувати дані з кешу. Це дає більше контролю, але… Даніель зіткнувся з проблемою “забагато запитів” (rate limiting). Це означає, що, навіть з кешем, якщо ви надсилаєте забагато даних або робите забагато запитів, вас можуть “відключити”.
3. Google Gemini: Цей варіант, хоч і найскладніший у налаштуванні, дає найбільше переваг. Ви завантажуєте документ, отримуєте унікальний “ID” кешу, який зберігаєте (наприклад, у своїй базі даних). Коли ви робите запит, ви надсилаєте лише цей ID та сам запит. Gemini знаходить документ за ID і обробляє його. Переваги: великий час зберігання кешу (до дня-двох) і, звісно, швидкість, коли ці дані вже в кеші. Але це потребує розробки системи управління кешем, відстеження термінів його дії та оновлення.

Лайфхак: Якщо у вас невеликий, але стабільний набір даних (наприклад, правила гри, каталог товарів, документація до продукту), який не змінюється часто, KAG може стати чудовим вибором для швидкої взаємодії.

Розділ 5: Коли вибирати – кеш чи кулінарну книгу?

Так що ж краще? KAG чи RAG? Як це часто буває в технологіях, відповідь – “залежить”.

• Великі, динамічні бази знань: Тоді ваш вибір – RAG. Він краще масштабується й легше оновлюється.
• Швидкість та невеликий, стабільний набір документів: Тут KAG може бути кращим. Особливо, якщо ви готові трохи повозитися з налаштуваннями.
• Вартість: Оцініть витрати. RAG може бути дешевшим на великих масштабах, тоді як KAG потребує бюджетування, особливо за тривале зберігання даних.
• Складність: Якщо ви хочете мінімально складне рішення, кешування промтів від OpenAI – найлегший шлях. Якщо ж ви готові побудувати власну систему управління кешем, Gemini дасть вам більше гнучкості.

Загалом, KAG та RAG не є ворогами. Вони можуть доповнювати одне одного. Можна уявити систему, де RAG використовується для доступу до величезної бази даних, а KAG – для збереження найчастіших запитів і відповідей на них, щоб прискорити роботу.

Висновок: Цифрове майбутнє – швидке, як козак на коні, і мудре, як бабусин борщ

Ми з вами сьогодні пройшли шлях від простих питань про “контекст” до глибокого занурення у світ кешу та векторних баз даних. Ми побачили, як складні технічні терміни, як-от KAG та RAG, можна пояснити через прості аналогії – чи то рецепт борщу, чи то бібліотека, чи то чарівний магазин.

На мою скромну думку, саме завдяки таким інструментам, як KAG та RAG, штучний інтелект стає ближчим до нас, зрозумілішим і, що найважливіше, кориснішим. Вони дозволяють нам не просто отримувати інформацію, а робити це швидше, точніше та ефективніше.

Що ж робити далі?

1. Експериментуйте! Якщо у вас є доступ до інструментів, спробуйте різні підходи. Завантажте документ у Gemini з кешуванням, порівняйте з RAG. Подивіться, як змінюється швидкість і якість відповідей.
2. Читайте більше про це. Технології розвиваються блискавично. Те, що сьогодні здається складним, завтра стане буденністю.
3. Приєднуйтесь до спільнот. Деякі з цих знань, особливо про те, як налаштувати робочі процеси, часто з’являються на спеціалізованих форумах та спільнотах (як-от “AI Automator”, про яку згадував Даніель). Це чудовий спосіб вчитися в інших.

Підсумовуючи, можна сказати, що вибір між KAG і RAG – це вибір балансу між швидкістю, масштабованістю, актуальністю даних та вартістю. Немає універсальної відповіді, але тепер ви озброєні знаннями, щоб зробити усвідомлений вибір для своїх проєктів.

Пам’ятайте: майбутнє – за тими, хто вміє не тільки користуватися технологіями, а й розуміти, як вони працюють. І хто знає, можливо, наступного разу, коли ваш ШІ відповість миттєво, ви посміхнетесь і подумаєте: “Ага, це, мабуть, працює мій кеш!”

До нових зустрічей у світі технологій! З вами була Ліла Харт.