Prompt Cachingとは
Prompt Cachingとは、大規模言語モデル(LLM)への入力プロンプトとその応答を保存し、再利用する技術である
読み: プロンプトキャッシング
大規模言語モデル(LLM)への入力プロンプトとその応答を保存し、再利用する技術である。これにより、同じプロンプトに対する計算を繰り返す必要がなくなり、効率が向上する。特に、APIの使用量制限がある場合や、応答速度が重要な場合に有効である。
かんたんに言うと
プロンプトキャッシングは、以前に聞いた質問とその答えを記録しておき、同じ質問が来たときにすぐに答えられるようにする仕組みである。
Prompt Cachingの仕組み
Prompt Cachingは、通常、キーバリューストアのようなデータ構造を使用して実装される。入力プロンプトがキーとなり、対応するLLMの応答が値となる。LLMにプロンプトが送信される前に、キャッシュに同じプロンプトが存在するかどうかを確認する。存在すれば、キャッシュされた応答が即座に返される。存在しなければ、LLMにプロンプトが送信され、その応答がキャッシュに保存される。
Prompt Cachingのメリット
Prompt Cachingの主なメリットは、コスト削減と応答速度の向上である。LLMのAPI利用料金は、通常、トークン数に基づいて課金されるため、同じプロンプトを何度も送信するとコストがかさむ。キャッシュを利用することで、APIへのリクエスト数を減らし、コストを削減できる。また、LLMの応答を待つ必要がないため、ユーザーへの応答時間を短縮できる。
Prompt Cachingの注意点
Prompt Cachingを実装する際には、いくつかの注意点がある。キャッシュのサイズを適切に管理する必要がある。キャッシュが大きすぎると、メモリを圧迫し、パフォーマンスが低下する可能性がある。また、キャッシュの有効期限を設定することも重要である。LLMのモデルが更新された場合や、外部データが変更された場合、キャッシュされた応答が古くなる可能性がある。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。