GROQ不预测令牌

GROQ不预测令牌 | AI生成和翻译

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简短回答

GROQ 本身从不“预测下一个标记”。
它是一种数据库式查询语言，用于筛选、过滤和重塑存储在 Sanity 中的结构化 JSON 文档。
您在基于 Sanity 的产品中看到的“语义”能力来自两个独立的部分：

您所询问的内容	实际实现方式
理解您存储内容的意义（例如，“显示所有关于 React hooks 的帖子”）	GROQ 使用索引、列存储扫描和布尔谓词来查找正确的文档。其“意义”编码在您拥有的显式字段中（标签、分类、引用、作者等）——无需神经网络。
生成新文本或补全句子（“写这篇文章的摘要”）	您必须调用大型语言模型（LLM）——OpenAI、Anthropic、Cohere、自托管的 transformer 等。LLM 负责执行繁重的张量矩阵运算（K-Q-V 注意力、softmax 等）。结果随后通过常规 API 调用写回 Sanity（或用作提示）。

因此，简短的回答是：Sanity 的速度来自经典且高度优化的查询引擎；任何“下一个标记预测”或深度语义理解都是在 GROQ **之外，由外部的基于 transformer 的服务执行的。**

以下是一个更详细的说明，解释了这种分离存在的原因、这两个部分如何协同工作，以及如果您需要同时实现快速内容检索和高质量语言模型预测时可以采取的措施。

1. GROQ 实际做什么

功能	对开发者的呈现方式	底层工作原理（无张量运算）
过滤 (`*[_type == "post" && publishedAt < now()]`)	“给我所有已发布的帖子。”	扫描 Content Lake 的 `_type` 和 `publishedAt` 列。使用 B 树/位图索引直接跳转到匹配的行。
投影 (`{title, slug, author->{name}}`)	“只返回这些字段，并解析作者引用。”	仅读取 `title`、`slug` 和 `author._ref` 列，然后通过查找引用的作者文档（同样是列式）执行连接操作。
排序与切片 (`\|order(publishedAt desc)[0...10]`)	“给我最新的 10 篇帖子。”	使用已排序的 `publishedAt` 列生成预排序流；在获取 10 项后停止（无需物化其余部分）。
全文匹配 (`title match "react*"`)	“查找以 ‘react’ 开头的标题。”	利用位于列存储旁边的文本索引（倒排索引），类似于 Elasticsearch 的工作方式，但直接构建在湖中。
流式传输	结果在前几行准备就绪后开始到达。	引擎采用流水线操作：源 → 过滤 → 映射 → 序列化器 → HTTP 响应，一旦产生字节就立即发送。

所有这些操作都是确定性的、基于整数的、并且受 I/O 限制——它们从不要求矩阵乘法或梯度计算。这就是为什么纯 GROQ 查询通常在个位数到低两位数毫秒内完成。

2. “语义”和“下一个标记”能力真正的来源

用例	LLM 所在位置	典型流程（以 Sanity 为中心）
摘要生成	`POST https://api.openai.com/v1/chat/completions`（或任何其他 LLM 端点）	1️⃣ 使用 GROQ 获取文章正文。 2️⃣ 将该文本作为提示发送给 LLM。 3️⃣ 接收生成的摘要并通过 Sanity API 将其写回（`PATCH /documents/{id}`）。
语义搜索	向量数据库（Pinecone、Weaviate、Qdrant）+ 嵌入模型（OpenAI `text‑embedding‑ada‑002` 等）	1️⃣ 导出候选文档 → 离线嵌入一次。 2️⃣ 将嵌入存储在向量数据库中。 3️⃣ 查询时：嵌入用户查询 → 最近邻搜索 → 获取 `_id` 列表 → 使用 GROQ `*[_id in $ids]{title,slug}` 获取最终有效载荷。
自动打标签 / 分类	小型分类器模型（可以是微调过的 transformer，甚至是基于嵌入的逻辑回归）	1️⃣ 文档创建时触发 Webhook。 2️⃣ 无服务器函数调用分类器 → 接收标签。 3️⃣ 函数使用标签修补文档（快速的 GROQ 变更）。
引用您内容的聊天助手	用于对话的 LLM + 用于获取上下文的 GROQ	1️⃣ 用户提问“关于缓存我们说了什么？” 2️⃣ 后端运行 GROQ 查询，提取所有相关部分。 3️⃣ 将这些部分插入到发送给 LLM 的提示中。 4️⃣ LLM 返回响应；响应可以显示或存储。

关键点： 语义方面的繁重工作（嵌入、注意力、标记预测）是由 LLM 服务执行的，而不是由 GROQ 执行。在这些流程中，GROQ 的工作仅仅是获取正确的结构化数据片段（或存储输出）。

3. 为什么这种分离是合理的（性能与架构）

原因	解释
专业化	内容存储针对精确匹配、范围扫描和快速投影进行了优化。Transformer 针对概率性语言建模进行了优化。试图让一个系统同时做好这两件事会导致折衷。
成本控制	在每个请求上都运行 transformer 成本高昂（GPU 分钟数）。通过保持 GROQ 廉价，您只在真正需要时才为 AI 部分付费。
可扩展性	GROQ 查询可以在 CDN 边缘缓存、分片到多个工作节点，并以低于 30 毫秒的延迟提供服务。LLM 推理可以卸载到单独的、可能特定于区域的自动扩展池中。
灵活性	您可以在不更改任何 GROQ 代码的情况下更换 LLM 供应商（OpenAI → Anthropic → 本地托管）。查询语言保持稳定。
安全性与合规性	结构化内容保留在您自己的 Sanity 项目中；只有衍生的嵌入或提示离开系统，这使得审计数据流更加容易。

4. 如果您确实希望在 Sanity 内部实现标记级预测，它会是什么样子？

创建一个无服务器函数（例如，Vercel、Cloudflare Workers、AWS Lambda），接收类似 POST /api/generate 的请求。

在该函数内部：

// 1️⃣ 提取您需要的上下文
const ctx = await sanityClient.fetch(`*[_id == $docId]{title, body}[0]`, {docId});

// 2️⃣ 构建提示（可能包含少量示例）
const prompt = `Summarize this article:\n\n${ctx.body}\n\nSummary:`;

// 3️⃣ 调用 LLM（OpenAI 示例）
const resp = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [{role: 'user', content: prompt}],
    temperature: 0.2
  })
});
const {content} = (await resp.json()).choices[0].message;

// 4️⃣ 将结果存回 Sanity（快速的 GROQ 变更）
await sanityClient.patch(docId).set({summary: content}).commit();

您在客户端看到的延迟是以下各项的总和：
- 到 LLM 的网络往返时间（如果 LLM 在快速边缘位置，通常为 30-120 毫秒）。
- LLM 推理时间（取决于模型大小；小模型 < 50 毫秒，大型 GPT-4 级别 > 300 毫秒）。
- GROQ 变更操作（≈ 5-10 毫秒）。

如果您需要为聊天 UI 实现低于 100 毫秒的总延迟，通常需要在边缘运行模型（例如，Cloudflare Workers-AI、Lambda@Edge 或本地托管的 8 位模型），这样网络跳数基本上为零。GROQ 部分仍然可以忽略不计。

5. 如何在不每次请求都使用完整 transformer 的情况下获得良好的语义

技术	它能带给您什么	近似成本（截至 2025 年）
预计算嵌入 + 向量数据库	快速的“语义相似性”查找（每次查询 < 5 毫秒）。	一次性嵌入成本（使用 OpenAI 约为每 1k 标记 $0.0001），加上廉价的向量数据库存储。
微调的小型模型（例如，量化为 int8 的 `distilbert-base-uncased`）	在设备上实现良好的分类/标记，在现代 CPU 上推理时间 < 10 毫秒。	如果自行托管则免费；在托管服务上约为每 1k 标记 $0.02-$0.05。
提示工程 + 少量示例	提高大型 LLM 的准确性，无需额外微调。	与 LLM 的每标记成本相同，但您可以保持提示简短（≤ 200 个标记）以控制成本。
混合检索增强生成（RAG）	将精确关键词匹配（GROQ）与用于最终答案的小型 LLM 相结合。	您只对少数检索到的文档调用 LLM，显著减少了标记数量。

最佳实践：

首先使用 GROQ 来缩小候选集范围（例如，获取某种类型的所有帖子，或包含特定标签的所有文档）。
如果需要“语义”排序，将这些候选文档通过向量相似性步骤（仍然廉价）。
只有在这之后，才为前 N 个项目调用 LLM 进行生成或摘要。

6. 常见问题：“那下一个标记预测呢？”

问题	回答
“GROQ 能在我输入时自动补全字段吗？”	不能。GROQ 返回数据；它不生成新标记。您需要一个单独的自动补全服务（例如，带有 `stream:true` 的 OpenAI `gpt‑3.5‑turbo`），从您的 UI 调用它，然后通过变更操作将选定的值写回 Sanity。
“Sanity 内置的 UI 组件是否使用 AI 来建议内容？”	默认的 Studio 编辑器不使用 LLM。一些社区插件（例如，`sanity-plugin-asset-source-llm`）会调用外部模型来生成替代文本或标题，但这是可选的且是外部的。
“如果我将语言模型的输出存储在 Sanity 中，GROQ 会更好地理解它吗？”	模型的输出只是更多的结构化文本。GROQ 可以对其进行过滤（例如，`summary match "react"`），但任何语义理解仍然来自于您如何结构化数据（标签、分类、嵌入），而不是来自 GROQ 本身。
“我可以在 Sanity 内部训练模型吗？”	不能。Sanity 是一个 CMS，不是训练平台。您可以存储训练数据（数据集、标注 JSON）并通过 Webhook 触发外部训练任务，但模型在别处运行。

7. TL;DR 实现“快速、语义感知”产品的清单

✅ 目标	如何实现
即时内容查找	使用纯 GROQ 查询并配备适当的索引（`_type`、`publishedAt`、自定义字段）。
语义相似性 / 搜索	预计算嵌入 → 存储在向量数据库中 → 查询时：嵌入用户查询 → 向量搜索 → 将结果 ID 输入 GROQ 过滤器。
实时文本生成（摘要、文案、聊天）	在您使用 GROQ 获取所需上下文之后，调用外部 LLM（OpenAI、Anthropic、自托管）。通过常规变更操作将结果写回。
AI 部分的低延迟	• 量化模型或使用小型托管模型。 • 在边缘部署推理（Cloudflare Workers-AI、Vercel Edge Functions）。 • 在可能的情况下缓存最近的嵌入或 LLM 响应。
保持成本可预测	• 分离这两个层（GROQ = 廉价，基于标记的 LLM = 按需付费）。 • 离线批量处理嵌入（每个文档一次）。 • 在 GROQ 中使用 `limit`/`slice` 以避免将大量有效载荷拉入 LLM。

核心要点

GROQ ≠ transformer。 它是一个确定性查询引擎，可以在毫秒级内检索数据，因为它工作在具有索引和流式执行的列存储上。
准确的语义或下一个标记生成 超出了 GROQ 的范围；它们来自您需要时调用的独立的语言模型服务。
通过结合两者（快速的 GROQ 用于数据流转 + 现代的 LLM 用于生成或相似性任务），您将获得一个既高性能又语义强大的系统。

如果您有想要优化的具体工作流程——例如，“在编辑者输入时自动补全产品描述”或“使用自然语言查询搜索我的知识库”——请告诉我，我可以绘制一个具体的架构图和示例代码。祝您构建愉快！

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