使用缓存优化大语言模型(LLM)调用性能：全面指南

使用缓存优化大语言模型 (LLM) 调用性能：全面指南

在开发基于大语言模型 (LLM) 的应用时，调用时间通常会成为一个瓶颈。尤其当你需要频繁调用 LLM 来执行重复任务时，系统性能会显著下降。为了解决这个问题，缓存是一种非常高效的优化手段。

本文将深入研究如何使用不同类型的缓存技术来提高调用效率。我们将涵盖从内存缓存到各种持久化存储的解决方案，并展示如何结合它们进行语义缓存。

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1. 背景介绍

大语言模型 (如 OpenAI GPT) 通常具有较高的调用延迟，因为每一次调用都需要计算复杂的神经网络推理结果。然而，很多场景中，用户的输入和输出是高度重复的，比如:

• 经常被询问的问题
• 模板化的回答
• 结构化数据处理

缓存技术通过将之前的调用结果存储起来，可以显著减少冗余计算，并提升应用响应时间。

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2. 核心原理解析

缓存的核心原理是将输入 (Prompt) 和对应的输出 (Response) 存储下来。当下次出现相同或相似的输入时，直接返回缓存中的结果，而无需重新调用 LLM。

缓存分为以下几类：

• 精确匹配缓存: 仅在输入完全相同时命中缓存。
• 语义缓存: 基于语义相似性进行命中，例如当输入的意思相似时也可命中。

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3. 代码实现演示 (重点)

以下代码示例展示了如何使用不同的缓存技术来优化 LLM 调用。

3.1 内存缓存 (InMemoryCache)

内存缓存适用于小规模、短期的缓存需求，其优点是速度快，缺点是无法持久化。

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

# 配置 API 客户端
llm = OpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo-instruct", 
    api_key=