GPTCache 是一个用于大语言模型(LLM)查询的语义缓存库,旨在帮助用户显著降低 API 成本并提升响应速度。随着应用程序的普及,LLM API 调用成本可能会增加,而响应速度可能会变慢。GPTCache 提供了一个创新的解决方案,通过语义缓存存储 LLM 的响应,从而减少 API 调用次数和响应延迟。
传统缓存系统通常使用精确匹配,但这对于复杂多变的 LLM 查询并不适合。GPTCache 采用语义缓存策略,通过将查询转换为向量,并用相似性搜索技术来识别和检索类似的查询,从而提高缓存命中率。
用户可以通过简单地添加几行代码来使用 GPTCache,而无需修改现有代码:
from gptcache import cache from gptcache.adapter import openai cache.init() cache.set_openai_key()
通过这种方式,用户可以轻松、快速地降低服务成本,提升应用性能。
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GPTCache 正在迅速发展中,项目未来计划支持更多类型的 LLM 和多模态模型,并将继续优化用户体验。对于有兴趣的开发者,也诚邀加入贡献!详见贡献指南。
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