Ключевые факты
- Butter.dev — это кеш ответов LLM, построенный в виде прокси для chat-completions.
- Платформа использует LLM для обнаружения динамического контента и выявления взаимосвязей в запросах.
- Записи кеша хранятся как комбинация шаблонов, переменных и детерминированного кода.
- Подход предназначен для повышения коэффициента попаданий в кеш при повторяющихся задачах и преобразованиях данных.
Краткое содержание
Butter.dev объявила о запуске критически важной функции для своей платформы кеша ответов LLM. Новая возможность позволяет системе обобщать динамические шаблонные входные данные, решая постоянную проблему в HTTP-кэшировании.
Стандартные механизмы кэширования полагаются на поиск точных совпадений. Однако запросы редко остаются идентичными из-за таких переменных, как имена, и метаданных, таких как временные метки. Это приводит к низкому проценту попаданий в кеш. Butter.dev решает эту проблему с помощью Large Language Models для анализа запросов, обнаружения динамического контента и понимания взаимосвязей между точками данных. Это позволяет кешу хранить информацию как шаблон в сочетании с переменными и детерминированным кодом, что дает системе возможность обрабатывать будущие запросы даже при изменении конкретных значений данных.
Проблема динамических данных в кэшировании
Традиционные стратегии кэширования часто сталкиваются со сложностями при работе с современными взаимодействиями LLM. На уровне HTTP-запроса часто возникает «очевидная проблема обобщаемости». Поскольку практически ни один запрос не идентичен другому, поиск в кеше по точному совпадению срабатывает редко.
Эта неэффективность вызвана:
- Шаблонными переменными, такими как имена пользователей или конкретные идентификаторы
- Метаданными, включая временные метки или идентификаторы сессий
- Контекстными различиями в промптах пользователей
При отсутствии механизма для распознавания лежащей в основе схожести между запросами системы вынуждены генерировать ответы заново, что увеличивает задержку и вычислительные затраты.
Решение от Butter.dev: индукция шаблонов
Чтобы преодолеть эти ограничения, Butter.dev использует сложный подход с привлечением LLM. Система обнаруживает динамический контент во входящих запросах и выявляет взаимосвязи между различными точками данных.
Вместо хранения статического ответа платформа сохраняет запись в виде комбинации трех компонентов:
- Шаблона, определяющего структуру
- Переменных, представляющих динамические данные
- Детерминированного кода для обработки логики
Отделяя статическую структуру от динамических переменных, система может продолжать обслуживать будущие запросы, содержащие другие значения переменных, из кеша. Этот метод значительно повышает коэффициент попаданий в кеш, обеспечивая эффективную обработку повторяющихся задач без избыточных вычислений.
Варианты использования и применение
Разработчики Butter.dev выделили несколько ключевых областей, где эта технология предлагает существенную ценность. Возможность кэшировать ответы на основе «формы» входных данных, а не точных совпадений, открывает новые возможности для автоматизации.
Конкретные применения включают:
- Повторяющиеся задачи бэк-офиса: автоматизация рутинного ввода или обработки данных.
- Работа с компьютером: оптимизация взаимодействий, где входные параметры незначительно меняются, но основное действие остается тем же.
- Преобразования данных: кэширование результатов задач обработки данных, где входные данные часто имеют одинаковую структуру.
Эти варианты использования подчеркивают потенциал платформы по снижению накладных расходов в средах, где изменчивость данных высока, но структурная согласованность сохраняется.
Доступность и ресурсы
Butter.dev в настоящее время предоставляет доступ к этой новой функции. Платформа описывается как прокси для chat-completions и доступна для бесплатного пробного использования.
Для тех, кого интересуют технические детали или кто хочет увидеть технологию в действии, команда предоставила ресурсы:
- Демонстрационное видео, показывающее, как система изучает шаблоны, доступно на YouTube.
- Подробный технический отчет об подходе к автоматической индукции шаблонов доступен через их блог.
- Доступ к самой платформе можно получить на их официальном домене.
