适用于多模态检索增强生成 (RAG) 系统的有效缓存策略，着重于减少冗余计算，同时保持跨文本、图像和音频等不同数据类型的准确性。 关键在于缓存管道中计算成本高但可重用的组件。 主要目标领域有三个：检索阶段、生成阶段以及多模态输入的预处理。 通过在这些点上战略性地缓存结果，开发人员可以显着提高延迟并减少资源使用，而不会牺牲响应的质量。
一种有效的方法是缓存检索组件的输出。 多模态 RAG 通常涉及查询数据库或 API 以获取相关的文本、图像或其他数据。 例如，如果用户问“展示红色汽车的图像并解释它们的特征”，系统可能会首先检索图像元数据和相关的文本描述。 通过存储类似检索查询的结果（使用嵌入或哈希来识别相似性），后续请求可以跳过冗余的数据库调用。 FAISS 或近似最近邻 (ANN) 库等工具可以帮助有效地比较查询嵌入与缓存条目。 但是，这需要平衡缓存大小和淘汰策略（例如，最近最少使用）以避免陈旧数据，尤其是在基础知识库频繁更新的情况下。 另一个例子是缓存预先计算的图像或音频嵌入——如果重新处理相同的输入，系统可以重用这些特征，而无需重新运行昂贵的视觉或语音模型。
缓存生成阶段是另一个关键策略。 即使使用相同的检索数据，为类似的提示生成响应也可能消耗大量资源。 例如，如果多个用户询问“总结埃菲尔铁塔的历史”，系统可以使用提示和检索到的上下文的哈希作为键来缓存生成的摘要。 对于多模态输出，例如生成图像的标题，缓存键可能会结合图像数据和文本提示的哈希。 但是，当底层生成模型更新时，这需要仔细的失效处理。 Redis 或内存缓存（例如，Python 的 functools.lru_cache）等工具在这里非常实用。 开发人员还应考虑混合缓存：单独存储较小的、可重用的组件（例如，图像标题），并动态地组合它们，而不是缓存整个响应。 这平衡了灵活性和效率。
最后，多模态输入的预处理和特征提取非常适合缓存。 从图像中提取嵌入或将音频转录为文本可能需要大量的计算。 例如，视频分析系统可能会缓存帧级别的嵌入或音频转录，以避免重复处理同一文件。 将数据分段为块（例如，缓存每 10 秒的音频片段）允许在仅更改部分输入时进行部分重用。 但是，开发人员必须权衡存储成本与计算节省——压缩技术或低分辨率特征缓存可能会有所帮助。 此外，对缓存的数据进行版本控制（例如，使用用于创建嵌入的模型版本标记嵌入）可确保在预处理管道演变时的一致性。 通过关注这些领域，多模态 RAG 系统可以在保持处理各种动态输入的能力的同时，实现更快的响应时间。