Add question caching

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#82 abierto el 25/9/2024 0 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

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Evaluación

Dificultad: 5/5
Tiempo estimado: Más de una semana
Aptitud para principiantes: 20/100

Tipo de issue: Nueva funcionalidad
Claridad: Necesita aclaración
Estado de actividad: Estancado
Stack tecnológico: postgresql, python
Área: ai, backend, databases

Línea de trabajo

Comienza con el flujo propuesto de chat_completion y sigue la ruta existente de solicitud RAG, incluida la generación de embeddings, la búsqueda vectorial, el historial del chat y la generación de completion. Define el almacenamiento de la caché, el comportamiento de coincidencia y el valor devuelto cuando hay un acierto de caché antes de la implementación; done debe incluir aciertos y fallos de caché funcionales, con pruebas para ambas rutas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Description

Add a question caching feature. Pseudocode based on other repo-

def chat_completion(user_input):
   # Generate embeddings from the user input
   user_embeddings = generate_embeddings(openai_client, user_input)
   # Query the chat history cache first to see if this question has been asked before
   cache_results = cache_search(vectors=user_embeddings , num_results=1)
 
   if len(cache_results) > 0:
       return cache_results[0]['completion'], True
   else:
       # Perform vector search 
       search_results = get_similar_docs(openai_client, dbsource, user_input, 3)
       print("Getting Chat History\n")
       # Chat history
       chat_history = get_chat_history(1)
 
       # Generate the completion
       print("Generating completions \n")
       completions_results = generatecompletionede(user_input, search_results, chat_history)
 
       # Cache the response
       cacheresponse(user_input, user_embeddings, completions_results)
 
       print("\n")
       # Return the generated LLM completion
       return completions_results['choices'][0]['message']['content'], False

Lenguaje dominante: Python
Estrellas: 505
Forks: 1.1k
Merge medio: 3 d 13 h
PR fusionados (30 d): 1