GPTCache: 提升LLM应用效率的语义缓存工具

GPTCache简介

GPTCache是一个专为大型语言模型(LLM)应用设计的开源语义缓存框架。它通过缓存先前生成的LLM响应来提高应用性能并降低成本。与传统的精确匹配缓存不同,GPTCache采用语义缓存策略,可以识别并存储相似或相关的查询,从而提高缓存命中率和整体效率。

GPTCache的主要优势包括:

降低API调用成本:通过缓存查询结果,减少了对LLM服务的请求次数和token消耗。
提升响应速度:从缓存中获取结果比实时生成快得多,可以显著改善用户体验。
增强可扩展性:缓存可以缓解LLM服务的速率限制问题,支持应用规模扩大。
便于开发和测试:提供类似LLM API的接口,支持存储模拟数据,方便应用开发和测试。

GPTCache的工作原理

GPTCache利用嵌入算法将查询转换为向量表示,并使用向量数据库进行相似性搜索。其主要工作流程如下:

接收用户查询
生成查询的向量嵌入
在向量数据库中搜索相似查询
如果找到相似度高的缓存结果,直接返回
否则将查询发送给LLM服务,获取响应并缓存

GPTCache采用模块化设计,包括LLM适配器、嵌入生成器、缓存存储、向量存储、缓存管理器、相似度评估等模块。用户可以根据需求自定义各个模块的实现。

GPTCache架构

使用GPTCache

使用GPTCache非常简单,只需几行代码即可集成到现有的LLM应用中:

from gptcache import cache
from gptcache.adapter import openai

cache.init()
cache.set_openai_key()

# 使用缓存版的OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
  model='gpt-3.5-turbo',
  messages=[{'role': 'user', 'content': question}]
)