【llm对话系统】基于llm的实时多轮对话如何做kv cache

问题分析

1. 用户流式输入，同步KV Cache
2. 轮次切换，context动态新增如何同步进行KV Cache

整体方案

随着用户输入新的信息，context会动态增长。为了提高LLM的响应速度和效率，我们通常会使用KV Cache来存储context的向量表示，以便快速检索相关信息。当context动态新增时，我们需要同步更新KV Cache，以下是几种常见的方法：

1. 实时计算:

• 原理: 每当context新增内容时，立即计算新增内容的向量表示，并将其添加到KV Cache中。
• 优点: 保证KV Cache始终与最新的context同步，检索结果最准确。
• 缺点: 计算量较大，尤其是在context增长迅速的情况下，可能会影响响应速度。
• 适用场景: 对实时性要求较高，且新增内容频率不高的场景。

2. 定期批量计算:

• 原理: 设置一个时间间隔或新增内容数量阈值，当达到条件时，批量计算新增内容的向量表示，并将其添加到KV Cache中。
• 优点: 可以降低计算频率，减少对响应速度的影响。
• 缺点: KV Cache与最新的context之间存在一定的延迟，检索结果可能不够准确。
• 适用场景: 对实时性要求不高，且新增内容频率较高的场景。

3. 异步计算:

• 原理: 将新增内容的向量计算任务放入一个异步队列中，由后台线程进行处理，并将结果添加到KV Cache中。
• 优点: 可以避免向量计算阻塞主线程，提高响应速度。
• 缺点: KV Cache更新存在一定的延迟，需要处理好数据一致性问题。
• 适用场景: 对响应速度要求较高，且新增内容频率较高的场景。

4. 增量计算:

• 原理: 利用一些增量式的向量计算方法，例如Faiss的add_with_ids，只计算新增内容的向量表示，并将其添加到KV Cache中，避免重复计算已有的内容。
• 优点: 可以有效减少计算量，提高效率。
• 缺点: 需要选择合适的增量式向量计算方法，并对KV Cache进行相应的管理。
• 适用场景: context增长迅速，且需要高效更新KV Cache的场景。

以下是一个使用Python和Sentence-BERT实现实时更新KV Cache的示例，适用于对实时性要求较高的场景：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from annoy import AnnoyIndex

class RealtimeKVCache:
    def __init__(self, model_name='all-mpnet-base-v2', dim=768, metric='angular', n_trees=10):
        self.model = SentenceTransformer(model_name)
        self.index = AnnoyIndex(dim, metric)
        self.n_trees = n_trees
        self.counter = 0

    def add_item(self, text):
        """
        新增文本到KV Cache
        """
        vector = self.model.encode(text)
        self.index.add_item(self.counter, vector)
        self.counter += 1
        # 定期保存或重建索引
        if self.counter % 1000 == 0:
          self.index.build(self.n_trees)

    def search(self, query, top_k=5):
        """
        检索与查询最相关的文本
        """
        query_vector = self.model.encode(query)
        ids, distances = self.index.get_nns_by_vector(query_vector, top_k, include_distances=True)
        # 根据ids获取对应的文本内容 (需要自行实现存储文本内容的机制)
        results = [(id, distances[i]) for i, id in enumerate(ids)] 
        return results

# 初始化 KV Cache
kv_cache = RealtimeKVCache()

# 多轮对话示例
context = []
while True:
    user_input = input("User: ")
    context.append(user_input)

    # 实时计算新增内容的向量表示并添加到KV Cache
    kv_cache.add_item(user_input)

    # 查询相关内容
    related_items = kv_cache.search(user_input)

    # 根据相关内容生成回复 (此处仅为示例，实际应用中需要更复杂的逻辑)
    response = f"根据您的输入和历史对话，我找到了一些相关信息: {related_items}"
    print(f"Bot: {response}")

代码说明:

1. 使用Sentence-BERT模型计算文本的向量表示。
2. 使用AnnoyIndex构建近似最近邻搜索索引，用于快速检索。
3. 每当用户输入新的文本时，实时计算其向量表示并添加到KV Cache中。
4. 定期保存或重建AnnoyIndex，以保证检索效率。
5. 使用search方法检索与用户输入最相关的文本。

用户流式输入过程（比如语音识别）中的kv cache

因为用户的输入不是一次性获取的，而是逐字逐句地到来，直接进行实时计算可能会导致频繁更新KV Cache，影响效率。

针对这种情况，我们可以采用以下几种策略：

1. 分段缓存与合并:

• 原理: 将ASR识别结果按照一定的长度或时间间隔进行分段，对每一段进行向量计算并缓存。当一段结束后，将其与之前的段合并，并更新KV Cache。
• 优点: 降低KV Cache更新频率，减少计算量。
• 缺点: 需要根据ASR识别速度和对话内容的特点选择合适的分段策略，否则可能会影响检索的准确性。
• 示例:

  segment_length = 10 # 每10个字进行一次分段
  current_segment = ""
  
  # 处理ASR识别结果
  for word in asr_stream:
      current_segment += word
      if len(current_segment) >= segment_length:
          # 计算分段的向量表示并缓存
          segment_vector = model.encode(current_segment)
          kv_cache.add_item(current_segment, segment_vector)
          # 合并分段并更新KV Cache (需要根据具体实现调整)
          context += current_segment
          kv_cache.update_context(context) 
          current_segment = ""
  

2. 预测性缓存:

• 原理: 利用语言模型预测用户可能后续输入的内容，并提前计算其向量表示进行缓存。
• 优点: 可以进一步减少KV Cache更新频率，提高检索效率。
• 缺点: 预测的准确性会影响缓存的有效性，需要选择合适的语言模型并进行调优。
• 示例:

  # 使用语言模型预测用户后续输入
  predicted_text = language_model.predict(context)
  # 计算预测内容的向量表示并缓存
  predicted_vector = model.encode(predicted_text)
  kv_cache.add_item(predicted_text, predicted_vector)
  

3. 异步缓存更新:

• 原理: 将向量计算和KV Cache更新操作放到一个单独的线程中异步执行，避免阻塞主线程。
• 优点: 可以保证对话的流畅性，不会因为KV Cache更新而卡顿。
• 缺点: 需要处理好线程同步和数据一致性问题。
• 示例:

  import threading
  
  def update_cache(text, vector):
      kv_cache.add_item(text, vector)
  
  # 处理ASR识别结果
  for word in asr_stream:
      context += word
      vector = model.encode(word)
      # 异步更新KV Cache
      threading.Thread(target=update_cache, args=(word, vector)).start()