GPTCache 目前具备了构建服务器的能力,该服务器不仅支持缓存功能,还能进行对话交互。通过简单的几行代码,用户便能够启动一个个性化的 GPTCache 服务实例。以下是一个简洁的示例,演示了如何搭建 GPTCache 服务器以及如何与其进行交互操作。 #安装和启动服务$ gptcache_server -s 127.0.0.1 -p 8000#用doker启动服务$...
GPTCache:大模型时代的应用缓存 引言:当前 AI 领域的现状 2022.11.30,也就是大概半年前,OpenAI 发布文章 Introducing ChatGPT,标志着正式迈入大模型时代,经过半年时间的发酵,ChatGPT 已经被大家熟知,其传播速度超过国内的 QQ 和微信。 今年2月,ChatGPT 也逐渐被国内所知,国内各个公司也开始布局语言模型赛道,如百度...
通过上述流程,GPTCache 能够从缓存中寻找并召回相似或相关查询,如下图所示。 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,...
集成到项目:将GPTCache集成到您的项目中,需要将其与您的LLM模型和查询逻辑进行对接。这通常涉及调用GPTCache的API来执行查询、获取结果并更新缓存。 测试和评估:在集成GPTCache后,您需要对项目的性能进行测试和评估。这可以通过比较使用GPTCache前后的查询时间和精度来完成,以验证GPTCache是否有效地提高了项目的性能。四...
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...
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GPTCache 是 LLM 语义缓存层(caching layer),它采用语义缓存(semantic cache)[1]技术,能够存储 LLM 响应,从而显著减少检索数据所需的时间、降低API调用开销、提升应用可扩展性。不仅如此,用户还可以通过定制个性化缓存规则并监控缓存性能,进一步优化 GPTCache 并提升效率。
这篇文章,因为目前为止,我还不太能理解gptcache到底用来干什么,除了加快访问速度,那是否能够联系上下文得到答案呢,显然我觉得缓存一般来说都不是智能的,所以联系上下文的话估计是不行的,因此为了验证我的这种想法,我决定翻看以下GPTCache的文档,看看如何介绍的,从github上获得以下信息,我们一起来看看,GPTCache到底用来...
1.安装GPTCache: ```shell pip install gptcache ``` 2.导入GPTCache: ```python from gptcache import GPTCache ``` 3.创建GPTCache实例: ```python cache = GPTCache() ``` 4.向GPTCache添加条目: ```python context = "Once upon a time" response = "there was a beautiful princess." cache...