利用Amazon ElastiCache作為Amazon Bedrock的語意快取，降低生成式AI成本與延遲
大型語言模型（LLM）是生成式AI和智能代理應用的核心，應用範圍涵蓋聊天機械人、搜尋助理、程式碼生成工具及推薦引擎等。隨著AI應用在生產環境中愈來愈普及，客戶對於如何優化成本與性能的需求也日益增加。大多數AI應用每次用戶查詢都會調用LLM，即使查詢內容重複或相似。例如，IT幫助聊天機械人面對成千上萬用戶詢問同樣問題時，仍會重複調用LLM生成相同答案。語意快取（Semantic Caching）透過向量嵌入（vector embeddings）重用相同或語意相近的查詢回應，有效降低生成式AI的成本與延遲。根據本次實驗，語意快取可減少高達86%的LLM推理成本，並將平均端到端延遲降低約88%。
本篇介紹如何利用Amazon ElastiCache for Valkey建立語意快取。現時Amazon ElastiCache for Valkey在AWS眾多向量資料庫中，提供最低延遲、最高吞吐量和最優性價比，召回率95%以上。本篇將解答以下常見問題：
1. 甚麼是語意快取？如何降低生成式AI成本與延遲？
2. 為何ElastiCache適合作為Amazon Bedrock的語意快取？
3. 實際應用中語意快取可帶來的準確度、成本及延遲節省？
4. 如何與ElastiCache及Amazon Bedrock AgentCore搭建語意快取？
5. 語意快取的關鍵考量與最佳實踐？
語意快取概述
傳統快取依賴精確字串匹配，語意快取則根據語意相似度取回資料。語意快取使用如Amazon Titan Text Embeddings等模型產生的向量嵌入，將語意轉換成高維向量空間。在生成式AI中，語意快取會存儲查詢和對應回應的向量表示，並比對新查詢的向量是否與快取中已有向量相似。若相似，直接回傳快取結果，無需再次調用LLM；若無相似結果，則呼叫LLM生成答案並將查詢向量與回應一併存入快取。
這對於處理大量重複查詢的生成式AI尤其有效，例如基於檢索增強生成（RAG）的助理及代辦員（copilots），許多用戶提出相同或相似問題。舉例來說，IT幫助聊天機械人會遇到語意等同的問題，例如「如何安裝VPN應用？」與「能教我設定公司VPN嗎？」，兩者可共用同一快取答案。智能代理應用把任務拆解成多步，常會重複查詢相似資訊，亦可重用快取結果。語意快取亦適用於非文字資料，如自動電話系統中匹配相似語音片段，重複查詢如查詢營業時間等可重用同一指引。語意快取優勢包括：
* 降低成本：重用相似問題答案，減少LLM調用次數與推理花費。
* 降低延遲：快取回應比LLM推理更快，提升用戶體驗。
* 提升擴展性：減少相似查詢的LLM調用，可在同一模型吞吐量限制下處理更多請求。
* 提高一致性：相似查詢使用相同快取答案，回應更穩定一致。
ElastiCache作為Amazon Bedrock的語意快取存儲
語意快取需持續寫入、搜尋及淘汰快取條目，以回應用戶查詢並保持資料新鮮。因此，快取系統必須支援即時向量更新，確保新查詢與回應即時可用，維持快取命中率並因應動態資料變化。快取位於每個查詢的線上請求路徑中，必須提供低延遲查詢，減少對用戶響應時間的影響。快取還需高效管理頻繁讀寫且短暫存在的熱門條目。
ElastiCache for Valkey是全託管且可擴展的快取服務，深受數十萬AWS用戶信賴。其向量搜尋支援來自Amazon Bedrock、SageMaker、Anthropic及OpenAI等的數十億高維向量，延遲低至微秒，召回率可達99%。ElastiCache採用多線程架構，支援即時向量更新及高寫入吞吐，並維持搜尋低延遲。內建TTL、淘汰策略及原子操作等快取功能，有助管理熱點資料。這些特性使ElastiCache非常適合實作語意快取。此外，ElastiCache for Valkey可透過LangGraph框架與Amazon Bedrock AgentCore整合，方便在Bedrock代理上實現Valkey支援的語意快取。
解決方案架構概述
本方案示範如何在AgentCore上實作讀取式語意快取，核心組件包括：代理、將文字查詢轉成向量的嵌入模型、生成答案的LLM，以及用於相似搜尋的向量快取庫。LangGraph負責工作流編排，AgentCore Runtime承載代理並呼叫Amazon Titan Text Embeddings及Amazon Nova Premier模型，ElastiCache for Valkey作為語意快取存儲。流程如下：
* 查詢時，AgentCore先呼叫嵌入模型產生向量，並透過語意快取工具將向量送至ElastiCache搜尋相似過往查詢。
* 若快取命中（相似度超過設定閾值），立即回傳快取答案，用戶響應延遲僅毫秒級，且無需調用LLM，節省推理成本。
* 若快取未命中，AgentCore呼叫LangGraph代理，使用Amazon Nova Premier產生新答案並回傳，接著快取此查詢向量與答案，供未來重複查詢使用。
部署步驟簡述
1. 具備AWS帳戶並啟用Amazon Bedrock（含AgentCore Runtime、Titan Text Embeddings v2及Nova Premier模型）。
2. 配置AWS CLI與Python 3.11以上環境。
3. 透過SSH登入Amazon EC2實例，安裝Valkey Python客戶端及相關SDK。
4. 使用AWS CLI建立ElastiCache for Valkey叢集（版本8.2以上）。
5. 在應用程式中連接Valkey叢集，設定Amazon Titan嵌入模型與ValkeyStore索引。
6. 實作查詢快取搜尋與快取更新函式。
7. 建立AgentCore Runtime應用，實現讀取式語意快取邏輯。
8. 完成後記得清理資源以避免額外費用。
語意快取的實際效益
以63,796條真實用戶聊天機器人查詢及其語意變體（來自公開SemBenchmarkLmArena數據集）為例，使用ElastiCache cache.r7g.large實例作語意快取存儲，Amazon Titan Text Embeddings V2作嵌入，Claude 3 Haiku作LLM推理。從空快取開始，模擬一天的隨機用戶流量。
結果顯示，在相似度閾值0.75下，語意快取命中率達90.3%，快取答案準確度91.2%，整體LLM推理成本降低86.3%，平均延遲降低88.3%。不同閾值可調節成本與準確度之間的平衡。語意快取未必完美，但在成本與性能上呈現顯著優勢，特別適合大規模重複查詢場景。
個別查詢分析亦顯示：快取命中可將延遲從數秒降至幾百毫秒，最高減少59倍，極大提升用戶體驗。
語意快取最佳實踐
* 選擇適合快取的資料：適合快取的是重複且回應相對穩定的查詢，實時或高度動態的回應不適合。可根據產品ID、分類、地區、用戶分群等標籤或數值過濾，決定哪些查詢適合語意快取。
* 區分單次查詢與對話：對於多輪對話，先用對話記憶檢索關鍵上下文，再對組合查詢做語意快取，避免因對話細節差異導致快取失效。
* 設定快取失效時間（TTL）：快取結果需定期更新以保持準確，TTL設定需根據資料更新頻率與應用需求權衡新鮮度與快取效率。
* 個性化回應：快取命中時回應可能無法考慮用戶個人化需求。可透過分區快取或將快取回應與用戶上下文輸入輕量模型，產生個性化答案。
結語
本文介紹了利用ElastiCache實作生成式AI語意快取的概念、範例實作、性能影響及最佳實踐。ElastiCache的向量搜尋能力提供低延遲、高效能的向量存儲與檢索，支援零停機擴展及數十億向量的快速搜尋。用戶可透過AWS管理控制台、SDK或CLI輕鬆建立Valkey 8.2叢集，並利用多種客戶端庫快速開發語意快取應用。
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評論與啟發
此篇技術分享深入剖析了生成式AI在實務中面臨的成本與效能挑戰，並提出語意快取作為一項有效解決方案。從香港及全球AI應用的角度看，語意快取不但能大幅降低LLM推理花費，還能顯著改善回應速度，提升用戶體驗，這對於企業部署AI客服、智能助理等服務尤為關鍵。
然而，語意快取的成功實施需謹慎考量快取對象、失效策略及個性化需求，避免因過時或不貼切的快取回應影響用戶信任。隨著AI模型及數據快速演進，如何動態調整快取策略、融合多源數據及強化快取結果的可信度，將是未來發展重點。
此外，ElastiCache作為全託管服務，為開發者省去繁複基礎建設管理，降低導入門檻，促進生成式AI應用的普及與商業化。對香港的科技企業及開發者而言，掌握這類先進快取技術，有助提升產品競爭力與使用者黏著度。
總之，語意快取不僅是技術優化，更是生成式AI商業落地的關鍵利器，值得業界深入探究與實踐。未來期待更多具體案例與工具支援，幫助開發者在保持成本效益的同時，打造更智慧、更人性化的AI服務。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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