在人工智能中使用缓存提升LLM调用性能

最新推荐文章于 2025-12-07 19:40:17 发布

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最新推荐文章于 2025-12-07 19:40:17 发布 · 500 阅读

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#人工智能 #缓存 #jvm #python

技术背景介绍

随着大模型（LLM）在日常应用中的普及，其计算成本和响应时间成为开发者必须考虑的问题。每次调用LLM都会消耗大量计算资源，如果能复用已有的调用结果，将显著优化性能。缓存作为一项常见的技术手段，能有效提高LLM的调用效率。

本文将介绍如何使用不同的缓存机制来提升LLM调用性能，包括内存缓存、SQLite缓存、Redis缓存等，通过实际代码示例展现其具体应用。

核心原理解析

缓存的核心思路是在第一次调用LLM时将结果存储在缓存中。之后相同或相似的调用将直接返回缓存中的结果，避免重复计算。这不仅节约计算资源，还大幅提升响应速度。

在实现中，缓存机制可以分为：

内存缓存：适用于小规模缓存需求，直接存储在内存中，速度最快。
持久化缓存：如SQLite、Redis等，适用于需要持久化存储的场景。
语义缓存：支持语义相似度匹配，适用于存在相似查询的场景。

代码实现演示

内存缓存

import openai
from langchain_community.cache import InMemoryCache
from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_openai import OpenAI

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 设置内存缓存
set_llm_cache(InMemoryCache())

# 初始化LLM
llm