論文の概要: ConvoCache: Smart Re-Use of Chatbot Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18133v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 07:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 14:18:49.893238
• Title: ConvoCache: Smart Re-Use of Chatbot Responses
• Title（参考訳）: ConvoCache: チャットボット応答のスマートリユース
• Authors: Conor Atkins, Ian Wood, Mohamed Ali Kaafar, Hassan Asghar, Nardine Basta, Michal Kepkowski,
• Abstract要約: 遅くて高価な生成AIモデルの問題を解決する対話型キャッシュシステムであるConvoCacheを提案する。 ConvoCacheは過去にセマンティックに類似したプロンプトを見つけ、レスポンスを再利用する。 ConvoCacheは、90%のUniEvalコヒーレンスしきい値を適用し、平均遅延214msのキャッシュを使用するプロンプトの89%に対応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9801548163304942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present ConvoCache, a conversational caching system that solves the problem of slow and expensive generative AI models in spoken chatbots. ConvoCache finds a semantically similar prompt in the past and reuses the response. In this paper we evaluate ConvoCache on the DailyDialog dataset. We find that ConvoCache can apply a UniEval coherence threshold of 90% and respond to 89% of prompts using the cache with an average latency of 214ms, replacing LLM and voice synthesis that can take over 1s. To further reduce latency we test prefetching and find limited usefulness. Prefetching with 80% of a request leads to a 63% hit rate, and a drop in overall coherence. ConvoCache can be used with any chatbot to reduce costs by reducing usage of generative AI by up to 89%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,会話型キャッシングシステムであるConvoCacheについて紹介する。 ConvoCacheは過去にセマンティックに類似したプロンプトを見つけ、レスポンスを再利用する。 本稿では、DailyDialogデータセット上でConvoCacheを評価する。 ConvoCacheはUniEvalのコヒーレンス閾値90%を適用でき、平均遅延214msでキャッシュを使用するプロンプトの89%に応答し、LLMと1秒以上の音声合成を置き換えることができる。 さらにレイテンシを低減するために、プレフェッチをテストし、限られた有用性を見つけます。 リクエストの80%でプレフェッチすると、ヒット率は63%、全体的な一貫性は低下する。 ConvoCacheは、任意のチャットボットで使用することができ、生成AIの使用を最大89%削減することでコストを削減することができる。

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