本片博客介绍一下最近做的一个实验，基于大模型的kvcache来做数据库的语义化检索。不过实验不成功，因为该方法的目的可以在当前RAG实现的基础上，以一种更简单、成本更低的方法来实现。

项目地址：https://github.com/hhk-png/faq-kv-cache。

我们在做RAG的时候，一般是对某些特定领域的知识来搭建向量数据库，在用户查询信息的时候，先使用embedding模型将这些信息向量化，然后在向量数据库中检索跟用户输入的信息相似的数据，进而得到已有的知识数据，交给大模型使用。

大模型有一个kvcache机制，即对于已经计算过的前缀，可以直接通过缓存跳过计算，只计算新增的token，减少整体的计算时间。具体的可以查看：https://www.bilibili.com/video/BV17CPkeEEzk/?vd_source=36bfa49fd2dca513136af48ec97cffbe。

前提到的我做的 faq-kv-cache 正是基于kvcache机制来做的信息的语义检索。比方说用户的问题是“小明几岁了？”，数据库中有“小明15岁“，”小红15岁“这两个数据。在进行数据的查找时，就会将查询文本拼接成下面的形式：

以下是可以使用的数据： [id1]小明15岁 [id2]小红15岁 用户的问题： 小明几岁了？ 帮我查找数据中与用户问题相关的数据id，并输出且仅输出对应的id，以","隔开。

在将上面的文本发送给大模型之后，一般大模型就会将[id1]作为输出，然后此时就可以根据这个摘要的id去数据库中查询完整的数据，拼接到对话的上下文中，去回答用户的问题。

在上面的文本中，用户的问题前面所有的文本可以是固定的，这也是数据量最大的部分，每次将相同的前缀发送到大模型侧，针对这一部分，是可以直接缓存命中，需要重新计算的只是后面用户的问题部分，这样就实现了较为快速的语义化检索。

项目使用的是deepseek的api，从api-key扣费来看，每一轮的数据前缀确实是从缓存中获取的。

测试使用的数据集是：https://github.com/Toyhom/Chinese-medical-dialogue-data/tree/master/Data_%E6%95%B0%E6%8D%AE/Oncology_%E8%82%BF%E7%98%A4%E7%A7%91。受限于api的并发限制，在小数据量时，后端的返回较为快速，且比较准确。在较大数据量时，大概36MB的数据，每个块300w token，后端的返回大概要十秒。如果将并发限制去掉，TTFT应该可以控制在5秒左右。

在扣费方面，除了warm up时花费较高以外，后面有了kvcache花费大概在每轮查询几毛钱。warm up前缀时花了20块钱左右。

现在的RAG基于向量数据库可以实现语义化检索，但造成检索结果不准确的缺点有切块不按语义切、切块太大或者切块太小等原因，这些缺点似乎可以在建库时使用大模型来解决，让大模型进行语义化的切块，而不用基于kvcache的方式，在整体速度上也可以更快。