缓存 LLM 调用结果的多种实现方案

缓存大模型调用的结果可以大大提高应用程序的性能和响应速度，特别是在重复调用相同或相似请求时。本文将介绍如何使用不同类型的缓存来存储大型语言模型（LLM）的调用结果。

技术背景介绍

在处理大规模自然语言处理任务时，大模型的响应时间往往是瓶颈。通过缓存可以在重复请求时直接返回之前存储的结果，而不是每次都进行新的模型计算，从而提高响应效率。

核心原理解析

缓存技术通过存储已计算的结果来避免重复计算。常见的缓存类型包括内存缓存、数据库缓存、文件缓存等。本文主要讨论以下缓存实现方案：

1. 内存缓存
2. SQLite 缓存
3. Redis 缓存
4. GPTCache（基于 GPT-3 模型的缓存）
5. Cassandra 缓存
6. Couchbase 缓存

代码实现演示

1. 内存缓存

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(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key',
    model="gpt-3.5-turbo-instruct"
)

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

# 第一次调用
response = client.invoke("Tell me a joke")
print(response)

# 缓存命中，第二次调用更快
response = client.invoke("Tell me a joke")
print(response)

2. SQLite 缓存

from langchain_community.cache import SQLiteCache

# 设置 SQLite 缓存
set_llm_cache(SQLiteCache(database_path=".langchain.db"))

# 调用模型接口
response = client.invoke("Tell me a joke")
print(response)

3. Redis 缓存

from langchain_community.cache import RedisCache
from redis import Redis

# 设置 Redis 缓存
set_llm_cache(RedisCache(redis_=Redis()))

# 调用模型接口
response = client.invoke("Tell me a joke")
print(response)

4. GPTCache

from langchain_community.cache import GPTCache

# 设置 GPTCache
set_llm_cache(GPTCache())

# 调用模型接口
response = client.invoke("Tell me a joke")
print(response)

5. Cassandra 缓存

from langchain_community.cache import CassandraCache

# 设置 Cassandra 缓存
set_llm_cache(CassandraCache())

# 调用模型接口
response = client.invoke("Why is the Moon always showing the same side?")
print(response)

6. Couchbase 缓存

from langchain_couchbase.cache import CouchbaseCache
from couchbase.cluster import Cluster
from couchbase.auth import PasswordAuthenticator
from couchbase.options import ClusterOptions

# 创建 Couchbase 连接
auth = PasswordAuthenticator("Administrator", "Password")
cluster = Cluster("couchbase://localhost", ClusterOptions(auth))

# 设置 Couchbase 缓存
set_llm_cache(CouchbaseCache(cluster=cluster, bucket_name="langchain-testing"))

# 调用模型接口
response = client.invoke("Tell me a joke")
print(response)

应用场景分析

• 内存缓存 适用于短期、低延迟的缓存需求。
• SQLite 和 Redis 缓存 适合中等规模数据存储，Redis 提供更快的网络访问。
• GPTCache 和 Cassandra 缓存 提供更复杂的缓存策略，包括语义相似性。
• Couchbase 缓存 适用于需要分布式存储和快速访问的场景。

实践建议

• 根据应用程序的规模和复杂度选择合适的缓存策略。
• 定期监控缓存性能，避免缓存失效或过期。
• 安全存储 API 密钥，避免泄露。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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