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在高流量大型语言模型应用中构建推理缓存以节省成本
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了在高流量的大型语言模型应用中构建推理缓存的方法，以降低延迟和API成本。文章指出，重复查询会浪费时间和金钱，并提出了精确匹配缓存和语义缓存的实现方案。通过使用缓存，可以显著减少API调用次数，从而节省成本。精确缓存适用于完全相同的查询，而语义缓存则处理意义相似的查询，提升效率。
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关键要点
- 在高流量的应用中，重复查询会浪费时间和金钱。
- 推理缓存可以显著减少API调用次数，从而节省成本。
- 精确缓存适用于完全相同的查询，而语义缓存处理意义相似的查询。
- 精确缓存通过字典存储相同查询的结果，减少延迟。
- 语义缓存使用嵌入和余弦相似度来处理不同表述但相同意义的查询。
- 在高流量的LLM应用中，缓存是重要的优化手段。
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延伸问答
推理缓存如何帮助降低API成本？
推理缓存通过减少重复查询的API调用次数，从而显著降低成本。
精确缓存和语义缓存有什么区别？
精确缓存适用于完全相同的查询，而语义缓存处理意义相似的查询。
如何实现精确缓存？
精确缓存通过字典存储相同查询的结果，避免重复调用LLM。
语义缓存是如何工作的？
语义缓存使用嵌入和余弦相似度来处理不同表述但相同意义的查询。
在高流量应用中，推理缓存的主要好处是什么？
推理缓存可以显著减少API调用次数，降低延迟，提高响应效率。
如何在实际应用中存储嵌入以实现语义缓存？
在实际应用中，可以使用向量数据库如FAISS、Pinecone或Weaviate来存储嵌入。
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