探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

世界正处于数字化的浪潮中,为了更好理解和分析大量数据,人们对于人工智能(AI)解决方案的需求呈爆炸式增长。

此前,OpenAI 推出基于 GPT-3.5 模型的智能对话机器人 ChatGPT,在自然语言处理(NLP)领域掀起了新一轮的技术革命,引发了大家对大语言模型(LLM)的关注。同时,越来越多人希望使用大模型处理多模态数据,大家对于更高级的大型 AI 模型的呼声越来越高。

根据 OpenAI 发布的信息,科技界万众期待的 GPT-4 模型支持视觉输入,能够实现更强大的功能,将 GPT-4(https://openai.com/gpt-4) 与图像生成模型相结合可发挥巨大潜力。为了帮助大家更好地为这场科技革命做好准备,Zilliz 隆重推出 GPTCache——基于 Milvus 向量数据库的语义缓存,旨在帮助企业在搭建创新型多模态 AI 应用过程中降本增效

多模态 AI 应用通过整合多种感知和通信模式,例如语音、视觉、语言和手势等,能够更智能地理解人类交互和环境,从而生成更准确细致的响应。多模态 AI 应用领域和行业包括:医疗保健、教育、娱乐、交通等,具体应用场景包括:Siri 和 Alexa 等虚拟助手、自动驾驶汽车、分析医学图像和患者数据的医疗诊断工具等。

本文将深入介绍 GPTCache,并探讨如何使用 GPTCache 与 Milvus 提供更好的多模态场景用户体验。

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

01.

多模态 AI 应用的语义缓存

在大多数情况下,实现多模态 AI 应用需要使用大模型。但是处理和调用模型耗时耗钱,这时候我们就可以使用 GPTCache:在请求大模型之前,先尝试在缓存中寻找答案。GPTCache 能够加速整个问答过程,并有助于降低运行大模型时的成本。

  • 探索 GPTCache 语义缓存

语义缓存以结构化的方式存储和检索特定语义信息、概念和知识,使用语义缓存可以帮助 AI 系统更好理解和响应查询或请求。语义缓存的使用原理就是在缓存中预先获取常见或历史问题的答案。这样一来,信息访问会更快速,也有助于提高 AI 应用的性能和效率。

GPTCache 项目专为大模型相关的应用开发,可减少大模型的请求次数和响应时间,从而降低开销和提高效率。GPTCache 是基于语义缓存的理念设计的,用于存储历史提问和对应的模型回复,同时还接入了 Milvus 用于相似向量检索。GPTCache 包含以下几个重要组件:

  • LLM 适配器:负责确保 GPTCache 能够与各种大模型无缝协作。

  • 上下文管理器:使系统能够在不同阶段灵活处理各种数据。

  • 向量生成器:将数据转换为向量,以便支持更高效的数据存储和语义搜索。

  • 缓存管理器:存储所有向量和其他有价值的数据。其中,Milvus 不仅能够支持大规模数据的存储,还有助于加速和提高向量相似性搜索的性能。

  • 相似度评估器:负责评估从缓存中检索获得的潜在答案是否能够满足用户需求。

  • 预处理器及后置处理器:帮助处理输入或输出的数据。

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

GPTCache 架构

以下代码片段展示了如何在 GPTCache 中配置不同模块和初始化缓存。

from gptcache import cache
from gptcache.manager import get_data_manager, CacheBase, VectorBase, ObjectBase
from gptcache.processor.pre import get_prompt
from gptcache.processor.post import temperature_softmax
from gptcache.embedding import Onnx
from gptcache.similarity_evaluation.distance import SearchDistanceEvaluation

onnx = Onnx()
cache_base = CacheBase('sqlite')
vector_base = VectorBase(
    'milvus',
    host='localhost',
    port='19530',
    dimension=onnx.dimension
    )
object_base = ObjectBase('local', path='./objects')
data_manager = get_data_manager(cache_base, vector_base, object_base)

cache.init(
    pre_embedding_func=get_prompt,  # Pre-process
    embedding_func=onnx.to_embeddings,  # Embedding generator
    data_manager=data_manager,  # Cache manager
    similarity_evaluation=SearchDistanceEvaluation()  # Evaluator
    post_process_messages_func=temperature_softmax  # Post-process
    )
  • 使用向量数据库缓存语义数据

语义缓存中最重要的组成部分就是向量数据库。具体而言,GPTCache 的向量生成器将数据转换为 向量以进行向量存储和语义搜索。向量数据库(如:Milvus)不仅支持大规模数据存储,还有助于加速和提高向量相似性检索的性能。

预训练的多模态模型通过学习,能够在同一特征空间中以向量的形式代表各种类型的输入数据。多模态模型还可以捕捉其他数据模态所提供的互补信息。这种模式使系统能够以统一的方式分析不同模态的数据,并通过语义搜索实现更精确和高效的数据处理。向量数据库借助向量相似性算法实现对多模态输入数据的语义检索。与传统的数据库存储原生数据不同,向量数据库能够管理由非结构化数据转化而来的高维向量数据。因此,向量数据库非常适合处理拥有多种数据类型的多模态 AI 应用。

  • 使用 Milvus 的好处

Milvus 生态系统提供了有效的数据库监控、数据迁移和数据量估算工具。如果不想要花时间和精力维护 Milvus,也可以选择 Milvus 的云原生服务——Zilliz Cloud。以下是一些选择 Milvus 向量数据库的好处:

  • 高效存储和检索

Milvus 专为存储和检索大规模向量数据而设计。此外,向量是深度学习模型所使用的“通用语言”。Milvus 可以轻松处理向量,提升多模态应用数据访问效率,缩短回答响应时间,优化用户体验。

  • 高度灵活、可扩展

随着 AI 应用处理的数据量爆炸式增长,我们需要可扩展的解决方案。通过整合 Milvus,系统可以无缝地扩展以满足日益增长的需求。此外,Milvus 还提供了广泛的功能,可以提高多模态 AI 应用的整体灵活性和功能性。

  • 高性能、高可用

Milvus 同时支持向量与标量数据,拥有多种索引选择,还提供了混合搜索等功能,能够满足多种业务需求。使用 Milvus,多模态 AI 应用可以更快速、更方便地处理各种类型的输入数据。Milvus 超高的检索性能可以帮助确保AI应用的效果和性能。

  • 易用性

Milvus 提供多样的本地部署选项,包括使用 pip 快速启动 Milvus。您甚至还可以选择 Zilliz Cloud 云服务,快速启动和扩展 Milvus 实例。此外,Milvus 支持多种语言的 SDK,包括 Python、Java 和 Go(其他更多语言正在开发中),方便用户集成到现有的应用中。Milvus 还提供 Restful API,用户可以更轻松地与服务器进行交互。

  • 可靠性

因出色的性能和高度可扩展性,Milvus 成为了最受欢迎的向量数据库。Milvus 拥有 1000 多家企业级用户,且配备活跃的开源社区。作为 LF AI&Data 基金会的毕业项目,Milvus 的可靠性也具备极大的保障,因此,Milvus 是高效管理大规模结构化和非结构化数据的首选解决方案

  • 打破缓存限制,增加输出多样性

想要提供全面有效的解决方案,满足广泛的用户需求,就需要多模态 AI 应用能够生成多种不同类型输出数据。多样的输出数据有助于提升用户体验、加强 AI 系统的整体功能性,如虚拟助手、聊天机器人、语音识别系统等应用就更依赖输出数据的多样性了。

虽然语义缓存是检索数据的有效方式,但它可能会限制响应的多样性。这是因为语义缓存会优先考虑缓存中的答案,而减少从大模型中生成新的响应。所以,使用语义缓存的 AI 系统会十分依赖先前已经存储在缓存中的数据和信息,很有可能会不断召回并输出相同或十分类似的答案,有损于内容生成的创造性。

为了解决这个问题,我们可以利用机器学习中的温度(temperature)参数。温度参数可以控制响应的随机性和多样性。温度参数值设置得越高,生成的答案越随机。参数值设置得越低,生成内容越一致。我们可以通过调节温度参数值来打破缓存限制,从而使我们的 AI 应用提供更全面有效的解决方案,满足更广泛的用户需求。

  • GPTCache 中的温度参数

为了平衡响应的随机性和一致性,并满足用户偏好或应用需求,在多模态 AI 应用中选择适当的温度参数值至关重要。GPTCache 保留了机器学习中温度参数的概念,在使用 GPTCache 时,可以选择以下 3 个选项来调节温度:

a. 从多个候选答案中随机选择

在深度学习中,对模型最后全连接层的输出使用 softmax 激活函数是一种常见的技术,其中涉及到了温度参数。GPTCache 类似地使用 softmax 函数将候选答案的相似性得分转换为概率列表。得分越高,被选为最终答案的可能性就越大。温度控制可能性分布的尖锐度,更高的温度意味着得分较高的答案更可能被选中。GPTCache 中的后处理器 “temperature_softmax” 遵循此算法,给定候选答案与相应的得分或置信度,选择一个最终答案。

from gptcache.processor.post import temperature_softmax

messages = ["message 1", "message 2", "message 3"]
scores = [0.9, 0.5, 0.1]
answer = temperature_softmax(messages, scores, temperature=0.5)

b. 调整概率跳过缓存,直接调用模型

第 2 种选项是通过温度参数,调整以下行为的概率:直接调用大模型而不搜索缓存。温度越高,越有可能跳过缓存,反之亦然。以下示例展示了如何使用 temperature_softmax 参数来通过温度控制是否跳过搜索缓存。

from gptcache.processor.post import temperature_softmax

def skip_cache(temperature):
    if 0 < temperature < 2:
        cache_skip_options = [True, False]
        prob_cache_skip = [0, 1]
        cache_skip = temperature_softmax(
            messages=cache_skip_options,
            scores=prob_cache_skip,
            temperature=temperature)
            )
    elif temperature >= 2:
        cache_skip = Trueelse:  # temperature <= 0
        cache_skip = Falsereturn cache_skip

c. 编辑缓存结果

使用小模型或一些工具来编辑回答。选择这个选项的前提是需要有一个编辑器,具备转换输出数据的能力。

02.

多模态应用

越来越多人已经不满足于仅依赖 GPT-3.5 驱动的 ChatGPT,大家希望通过 GPT-4 搭建自己的多模态应用——与多种数据模态交互,包括文本、视觉图片和音频等。随着 AI 技术的发展,GPTCache 和 Milvus 成为了构建创新型智能多模态系统的解决方案。以下几个例子展示了不同场景中如何使用 GPTCache 和 Milvus 搭建多模态 AI 应用。

  • 文本到图像:生成图像

AI 生成图像一直是热门话题,指的是使用预训练的文本-图像多模态模型,基于文本描述或说明生成图像。近年来,这项技术取得了长足的进步。图像生成模型已经可以生成栩栩如生的图像,甚至肉眼很难与人类拍摄的照片区分开来。

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

文本提示:一只白色暹罗猫

生成图像需要使用文本提示作为输入,而借助 GPTCache 和 Milvus 的语义搜索功能,图像生成会变得更加容易。系统可以使用 Milvus 检测缓存中存储的相似提示文本,并从缓存中获得相应的图像。如果缓存中没有令人满意的结果,GPTCache 则会调用图像生成模型。随后,模型生成的图像和文本将保存在 GPTCache,从而丰富缓存的数据库。其中,向量生成器会将文本提示转换为向量,并存储在 Milvus 中,以便于检索。

下面的示例代码调用了 GPTCache 适配的 OpenAI 服务,并要求系统根据给定的文本“一只白色暹罗猫”生成图像。我们可以通过 temperature 和 top_k两个参数来控制生成图像的多样性。temperature 参数的默认值是 0.0,如果将其调整到0.8,那么每次即使输入同样的文本,但是获得不同生成图像的可能性会增加。

from gptcache.adapter import openai

cache.set_openai_key()

response = openai.Image.create(
    prompt="a white siamese cat",
    temperature=0.8,  # optional, defaults to 0.0.
    top_k=10  # optional, defaults to 5 if temperature>0.0 else 1.
    )

GPTCache 目前已经内置了适配器,可以接入大多数流行的图像生成模型或服务,包括 OpenAI 图像生成服务(https://platform.openai.com/docs/guides/images/introduction)、Stability.AI API(https://stability.ai/blog/api-platform-for-stability-ai)、HuggingFace Stable Diffusions(https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion)。

  • 图像到文本:图像描述生成

图像描述生成是指为图像生成文本描述,这一过程通常会使用预训练的图像-文本多模态模型。通过这种技术,机器能够理解图像的内容并用自然语言描述和解释图像。我们还可以在聊天机器人中加入图像描述生成的能力,从而优化用户体验,将视觉交互和对话无缝衔接起来。

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

图像描述:棕色的大狗躺在床上

在图像描述生成的应用中,GPTCache 会先在缓存中扫描一遍,查找与输入图像相似的图像。然后,为了保证返回的文本描述质量,评估器会额外判断输入图像和从缓存中检索的图像或文本描述之间的相关性或相似性。评估图像相似性时,系统会使用预训练的视觉模型,如 ResNet 或ViT 等将图像转换成向量。

此外,像 CLIP 这样的文本-图像多模态模型,也可以用于直接衡量图像和文本之间的相似性。如果缓存中没有匹配项,那么系统会利用多模态模型为输入的图像生成新的文本描述。随后,GPTCache 会将生成的文本及相应的图像存储在缓存中。其中,图像和文本都会被转化为向量保存在 Milvus 中。

GPTCache 目前已经适配了主流的图像描述生成服务,例如 Replicate BLIP(https://replicate.com/salesforce/blip)和 MiniGPT-4(https://minigpt-4.github.io/)等。后续,GPTCache 将支持更多图像-文本模型和服务以及本地多模态模型。

  • 音频到文本:语音转录

音频到文本,也称为语音转录,是指将音频内容(如录制的对话、会议或讲座)转换为书面形式的文本。这种技术能够帮助听障人士或者更喜欢阅读文字的人理解信息。用户可以将转录成文字的音频内容放入 ChatGPT 进行提问,或者尝试用其他方式更好利用语音转录的文本!

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

音频文件:一杯波本威士忌,一杯苏格兰威士忌,一份账单(One bourbon, one scotch, one bill)

语音转录的初始输入数据通常是音频文件。语音转录的第一步是将每个输入的音频文件转化为音频向量 。第二步,系统利用 Milvus 进行相似性搜索,从缓存中检索潜在的相似音频。如果在评估后找不到相似的答案时,系统会调用自动语音识别(ASR)模型或服务。ASR 模型生成的音频和转录文本都会存储在 GPTCache 缓存中。其中,音频数据会转化为向量存储在 Milvus 中。由于 Milvus 具有高扩展性,如果音频数量不断增加,Milvus 也能够灵活扩展以适应需求。

使用 GPTCache 和 Milvus 后,ASR 调用次数大幅降低,很大程度提高了音频转路的速度和效率。GPTCache 教程中的语音到文本教程https://gptcache.readthedocs.io/en/latest/bootcamp/openai/speech_to_text.html)提供了实例代码,展示如何使用 GPTCache、Milvus 和 OpenAI 的 Speech to text 模型进行语音转录。

03.

总结

多模态 AI 模型越来越受欢迎,可以更全面地分析和理解复杂数据。Milvus 可以处理非结构化数据,因此是构建和扩展多模态 AI 应用的理想解决方案。在 GPTCache 中添加更多功能,例如会话管理、上下文感知和服务器,能够进一步增强多模态 AI 应用的能力,使多模态 AI 模型发挥更多潜在作用,满足更多场景需求。更多关于多模态 AI 应用的文章,请关注 GPTCache Bootcamphttps://github.com/zilliztech/GPTCache/tree/main/docs/bootcamp)。

🌟「寻找 AIGC 时代的 CVP 实践之星」 专题活动即将启动!

Zilliz 将联合国内头部大模型厂商一同甄选应用场景, 由双方提供向量数据库与大模型顶级技术专家为用户赋能,一同打磨应用,提升落地效果,赋能业务本身。

如果你的应用也适合 CVP 框架,且正为应用落地和实际效果发愁,可直接申请参与活动,获得最专业的帮助和指导!联系邮箱为 business@zilliz.com。

本文作者

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

顾梦佳
Zilliz 高级算法工程师

推荐阅读

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus

《我决定给 ChatGPT 做个缓存层 >>> Hello GPTCache》

探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍,人工智能,milvus文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-626104.html

《GPTCache:LLM 应用必备的【省省省】利器》

到了这里,关于探索 GPTCache|GPT-4 将开启多模态 AI 时代,GPTCache + Milvus 带来省钱秘籍的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 探索 WebAssembly:开启网页高性能应用的新时代

    关于作者: 还是大剑师兰特 :曾是美国某知名大学计算机专业研究生,现为航空航海领域高级前端工程师;CSDN知名博主,GIS领域优质创作者,深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium,canvas,webgl,echarts等技术开发,欢迎加底部微信(gis-dajianshi),一起交流。 热门专栏 精彩推荐

    2024年03月21日
    浏览(67)
  • GPT-4开启人工智能赋能教育的新时代

    2022年11月30日,美国 OpenAI公司发布了一款最新研发的生成式人工智能产品——ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)。ChatGPT的推出,仅用了短短两个月时间就快速占领了人工智能领域的主导地位,成为历史上用户数量增长最快的应用之一。ChatGPT基于GPT-3.5架构的大型语言模型

    2024年01月20日
    浏览(77)
  • 开启AI高效办公时代,成为AI时代的先行者

    随着人工智能技术的飞速发展,AI已经深入到各个领域,为人们的工作和生活带来了巨大的变革。其中,AI智能化办公更是成为未来办公的新模式,为企业和个人提供了更加高效、智能和便捷的办公体验。 AI智能化办公通过自动化处理、智能分析和预测等功能,能够显著提高工

    2024年02月05日
    浏览(49)
  • GPT有什么用?对哪些行业帮助比较大?无际Ai带来介绍

    GPT 是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写。这是一种由 OpenAI 开发的人工智能语言模型,它采用了变压器(Transformer)架构,并且在大规模文本数据上进行了预训练。GPT 系列模型的目标是生成具有高度连贯性和语义合理性的文本。这意味着它可以理解输入的文本并产生相关的

    2024年01月16日
    浏览(43)
  • AI+手机专题:AI开启智能手机新时代

    今天分享的是 AI+手机专题系列 深度研究报告:《 AI+手机专题:AI开启智能手机新时代 》。 (报告出品方: 中信建投证券 ) 报告共计: 63 页 全球智能手机市场有望触底反弹,生成式A|将对智能手机带来革命性影响,催化新一轮换机高峰,带动手机市场量价齐升并迎来生态

    2024年04月17日
    浏览(55)
  • AI与语音识别合成:开启智能交互新时代

    引言: 随着人工智能(AI)技术的不断发展,语音识别和语音合成成为了人机交互领域的重要组成部分。语音识别技术使得机器能够理解人类的语言,而语音合成则使得机器能够以人类自然的语音形式进行回应。本文将深入探讨AI与语音识别合成的技术原理、应用场景以及未

    2024年04月23日
    浏览(48)
  • AI+时代开启,算力模组成为推动AI应用落地的动力之源

    人工智能是第四次技术革命中的重要技术。近期ChatGPT不断出圈,OpenAI随即又推出了新一代大语言模型GPT-4,再次引发了全球对人工智能技术发展的关注。微软宣布正式把GPT-4模型装进Office套件,推出全新的AI功能Copliot。在国内,百度率先推出生成式对话产品“文心一言”,金

    2023年04月11日
    浏览(46)
  • ChatGPT和Midjourney王炸组合,开启AI新时代

    目录 序言 一:使用ChatGPT进行对话 二:调用newbies robot 三:举例说明 四:付费和使用限制 随着人工智能技术的不断发展,越来越多的人开始使用人工智能工具来创作图画。在这里,我将分享如何结合ChatGPT和Midjourney,让你可以轻松创作出令人惊艳的图画。 首先,我们需要使

    2024年02月11日
    浏览(65)
  • AI+低代码:开启普惠人工智能时代的新篇章

    🌷🍁 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨🍁 🦄 博客首页——猫头虎的博客🎐 🐳《面试题大全专栏》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~🌺 🌊 《IDEA开发秘籍专栏》学会IDEA常用操作,工作效率翻倍~💐 🌊 《100天精通Golang(基础入门篇)》学会Golang语言

    2024年02月15日
    浏览(51)
  • AI百科:一个开启人工智能时代的综合性平台

    无论是人工智能的快速发展还是AI技术在各个领域的广泛应用,都让我们对智能未来充满了期待和好奇。随着科技的进步,发现了一个好网站,一个集合了丰富AI工具和产品介绍的综合性网站—— AI百科。 在人工智能(AI)领域的快速发展中,AI百科作为一个全面介绍AI工具、

    2024年02月06日
    浏览(58)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包