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GPTCache入门指南 - 高效LLM缓存框架

RayRay
GPTCache缓存策略大语言模型API成本节约性能提升Github开源项目

GPTCache

GPTCache简介

GPTCache是一个为大型语言模型(LLM)应用设计的开源语义缓存框架。它可以存储LLM的响应结果,通过语义相似性搜索来复用之前的查询结果,从而显著提升应用性能并降低API调用成本。

主要特点包括:

  • 可将LLM API调用成本降低10倍
  • 可将响应速度提升100倍
  • 与LangChain和llama_index无缝集成
  • 支持多种向量数据库和缓存存储后端
  • 提供语义相似度评估和缓存管理策略

快速开始

  1. 安装GPTCache:
pip install gptcache
  1. 在代码中初始化缓存:
from gptcache import cache
from gptcache.adapter import openai

cache.init()
cache.set_openai_key()
  1. 使用缓存版OpenAI接口:
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[{"role": "user", "content": "What is GPTCache?"}]
)

这样就可以自动利用GPTCache的缓存功能了。

主要功能

  • 语义相似度搜索:使用嵌入向量相似度来匹配相关查询
  • 多种后端支持:SQLite、Faiss、Milvus等
  • LLM适配器:支持OpenAI、LangChain等
  • 缓存评估:命中率、延迟、准确率等指标
  • 缓存策略:LRU、FIFO等淘汰策略

使用场景

  • 降低LLM API调用成本
  • 提升应用响应速度
  • 增强系统可扩展性
  • 离线开发和测试

总结

GPTCache是一个强大而灵活的LLM缓存框架,可以显著提升AI应用的性能和效率。通过简单集成,开发者就可以轻松实现语义缓存,大幅降低开发和运营成本。

欢迎访问GPTCache GitHub仓库了解更多信息,参与项目开发。让我们一起推动LLM技术的应用与创新!

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