GPTCache : A Library for Creating Semantic Cache for LLM Queries 这句话的中文意思是:GPTCache是一个为LLM查询创建语义化缓存的库,这里的重点是语义化缓存。实在不懂什么叫语义化缓存,所有去百度查询了一下,它给的解释是: 从以上两个截图和我的箭头标注,可以知道,语义化缓存,就是gptcache可以把用户的问题进...
GPTCache架构 GPTCache 模块化的架构设计方便用户定制个性化语义缓存。每个模块都提供多种选择,适合各种应用场景。 大模型适配器(LLM Adapter) 适配器将LLM请求转换为缓存协议,并将缓存结果转换为 LLM 响应。适配器方便轻松集成所有大模型,并可灵活扩展。GPTCache 支持多种大模型,包括: OpenAI ChatGPT API langchain...
尽管语义缓存在某些情况下可能会产生误报(false positives)或漏报(false negatives),GPTCache 设计了三种性能评估指标,协助开发者对缓存系统进行细致的调优。 通过这一高效流程,GPTCache 能够有效地在缓存中定位并提取出与用户查询相似或相关的信息,如流程图所示: 2.3 什么是语义缓存 GPTCache 的模块化架构提供了灵活...
此外,GPTCache 还提供一个通用接口,同时支持多个 embedding API,这意味着用户可以根据自己的需求灵活选择最适合的 embedding API。 缓存存储(Cache Storage) GPTCache 将 LLM 响应存储在各种数据库管理系统中。GPTCache 支持丰富的缓存存储数据库,用户可根据性能、可扩展性需求和成本预算,灵活选择最适合的数据库。GPTCa...
GPTCache 目前已经内置了适配器,可以接入大多数流行的图像生成模型或服务,包括 OpenAI 图像生成服务(https://platform.openai.com/docs/guides/images/introduction)、Stability.AI API(https://stability.ai/blog/api-platform-for-stability-ai)、HuggingFace Stable Diffusions(https://huggingface.co/spaces/stabilityai...
| GPTCache - LLM语义缓存 🍥 简介: GPTCache是一个用于创建语义缓存的库,可以存储来自LLM查询的响应。它可以帮助开发者提高基于LLM的聊天应用的速度和降低成本,类似于Redis为传统应用提供的功能。 GPTCache利用嵌入算法将查询转换为嵌入,并使用向量存储进行相似性搜索,这个过程使得GPTCache能够从缓存存储中识别和检...
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GPTCache库提供了以下关键功能: 查询缓存:GPTCache将每个查询及其对应的LLM输出结果存储在缓存中。当相同的查询再次出现时,可以直接从缓存中获取结果,避免了复杂的计算过程。 缓存管理:GPTCache提供了一套高效的管理机制,能够自动更新和清理缓存。当缓存达到一定大小或某项查询长时间未被访问时,缓存将自动清理,从而确保...
GPTCache作为大模型时代的缓存利器,通过高效缓存机制显著提升了GPT应用的性能和速度,降低了使用成本。随着人工智能技术的不断发展,GPTCache有望在未来发挥更加重要的作用,为更多应用场景带来革命性的改变。对于开发者而言,掌握GPTCache的使用将是一个不可忽视的技能点。 通过本文的介绍,相信读者对GPTCache有了更深入的了...
cache.init方法,是整个cache的配置入口,同时在使用前必须被调用。如果需要自定义一个cache manage,则需要自己进行创建:from gptcache.cache.factory import get_data_managerdata_manager = get_data_manager("map")map cache manager自定义cache数据保存目录。程序结束时,会将cache进行持久化,对于map来说则是会将map...