本文介绍了大语言模型中的推理缓存技术，强调其基本概念和重要性。推理缓存通过存储计算结果，减少重复计算，从而降低成本和延迟。主要有三种缓存类型：键值缓存（KV缓存）、前缀缓存和语义缓存。合理选择和组合这些缓存策略，可以显著提升生产系统的效率。

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。