Caching von LLM-Abfragen für Performance- & Kostenverbesserungen
Was ist GPTCache? Möchten Sie die Leistung Ihrer Anwendung für große Sprachmodelle (LLM) verbessern und gleichzeitig Kosten senken? Dann ist ein semantischer Cache zum Speichern von LLM-Antworten genau das Richtige. Das Caching von LLM-Antworten kann die Zeit zum Abrufen von Daten erheblich reduzieren, die Kosten für API-Aufrufe senken und die Skalierbarkeit verbessern. Darüber hinaus können Sie den Cache durch Anpassung und Überwachung seiner Leistung optimieren, um ihn effizienter zu machen. In diesem Blog stellen wir GPTCache vor, einen Open-Source-semantischen Cache zum Speichern von LLM-Antworten, und geben Tipps zur Implementierung, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, wie das Caching von LLM-Abfragen Ihnen helfen kann, eine bessere Leistung und Kosteneinsparungen zu erzielen.
Warum einen semantischen Cache zum Speichern von LLMs verwenden?
Der Aufbau eines semantischen Caches zum Speichern von Antworten von LLMs (Large Language Models) kann mehrere Vorteile mit sich bringen, wie zum Beispiel:
- Verbesserte Leistung: Das Speichern von LLM-Antworten in einem Cache kann die Zeit zum Abrufen der Antwort erheblich reduzieren, insbesondere wenn sie zuvor angefordert wurde und bereits im Cache vorhanden ist. Das Speichern von Antworten in einem Cache kann die Gesamtleistung Ihrer Anwendung verbessern.
- Reduzierte Kosten: Die meisten LLM-Dienste berechnen Gebühren auf Grundlage einer Kombination aus der Anzahl der Anfragen und der Token-Anzahl. Das Caching von LLM-Antworten kann die Anzahl der an den Dienst gestellten API-Aufrufe reduzieren, was zu Kosteneinsparungen führt. Caching ist besonders relevant bei hohem Datenverkehrsaufkommen, bei dem die Kosten für API-Aufrufe erheblich sein können.
- Bessere Skalierbarkeit: Das Caching von LLM-Antworten kann die Skalierbarkeit Ihrer Anwendung verbessern, indem es die Last auf den LLM-Dienst reduziert. Caching hilft, Engpässe zu vermeiden, und stellt sicher, dass die Anwendung eine wachsende Anzahl von Anfragen bewältigen kann.
- Anpassung: Ein semantischer Cache kann so angepasst werden, dass er Antworten auf Grundlage spezifischer Anforderungen speichert, etwa der Art der Eingabe, des Ausgabeformats oder der Länge der Antwort. Dies kann helfen, den Cache zu optimieren und effizienter zu machen.
- Reduzierung der Netzwerklatenz: Ein semantischer Cache, der sich näher am Benutzer befindet, reduziert die Zeit, die zum Abrufen von Daten vom LLM-Dienst benötigt wird. Durch die Reduzierung der Netzwerklatenz können Sie die allgemeine Benutzererfahrung verbessern.
Der Aufbau eines semantischen Caches zum Speichern von LLM-Antworten kann mehrere Vorteile mit sich bringen, darunter verbesserte Leistung, reduzierte Kosten, bessere Skalierbarkeit, Anpassung und reduzierte Netzwerklatenz.
Was ist GPTCache?
Beim Aufbau der ChatGPT-Demoanwendung OSS Chat stellten wir fest, dass ihre Leistung nachließ und die Servicegebühren stiegen, je mehr wir sie testeten. Dadurch wurde uns klar, dass wir einen Caching-Mechanismus benötigten, um dem Leistungsabfall und dem Kostenanstieg entgegenzuwirken. Als wir mit dem Aufbau dieser Caching-Schicht begannen, erkannten wir, dass dies für die Community nützlich sein könnte, und entschieden uns daher, dies als GPTCache als Open Source bereitzustellen.
GPTCache ist ein Open-Source-Tool, das entwickelt wurde, um die Effizienz und Geschwindigkeit GPT-basierter Anwendungen zu verbessern, indem ein Cache implementiert wird, der die von Sprachmodellen generierten Antworten speichert. GPTCache ermöglicht es Benutzern, den Cache entsprechend ihren Bedürfnissen anzupassen, einschließlich Optionen für Einbettungsfunktionen, Ähnlichkeitsbewertungsfunktionen, Speicherort und Verdrängung. Darüber hinaus unterstützt GPTCache derzeit die OpenAI ChatGPT-Schnittstelle und die LangChain-Schnittstelle.
Unterstützte Einbettungen
GPTCache bietet außerdem eine Reihe von Optionen zum Extrahieren von Einbettungen aus Anfragen für die Ähnlichkeitssuche. Darüber hinaus bietet das Tool eine generische Schnittstelle, die mehrere Einbettungs-APIs unterstützt, sodass Benutzer diejenige auswählen können, die am besten zu ihren Bedürfnissen passt. Die Liste der unterstützten Einbettungs-APIs umfasst:
- OpenAI Einbettungs-API
- ONNX mit dem GPTCache/paraphrase-albert-onnx-Modell
- Hugging Face Einbettungs-API
- Cohere Einbettungs-API
- fastText-Einbettungs-API
- SentenceTransformers-Einbettungs-API
Diese Optionen bieten Nutzern eine Auswahl an Einbettungsfunktionen, die die Genauigkeit und Effizienz der Ähnlichkeitssuchfunktion in GPTCache beeinflussen können. GPTCache zielt darauf ab, Flexibilität zu bieten und durch die Unterstützung mehrerer APIs ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen abzudecken.
Cache-Speicher
GPTCache bietet Unterstützung für das Speichern zwischengespeicherter Antworten in einer Vielzahl von Datenbankmanagementsystemen. Das Tool unterstützt mehrere beliebte Datenbanken, darunter:
- SQLite
- PostgreSQL
- MySQL
- MariaDB
- SQL Server
- Oracle
Die Unterstützung beliebter Datenbanken bedeutet, dass Nutzer die Datenbank wählen können, die je nach Leistung, Skalierbarkeit und Kosten am besten zu ihren Anforderungen passt. Darüber hinaus bietet GPTCache eine universell zugängliche Schnittstelle zur Erweiterung des Moduls, sodass Nutzer bei Bedarf Unterstützung für verschiedene Datenbanksysteme hinzufügen können.
Vector-Store-Optionen
GPTCache unterstützt ein Vector-Store-Modul, das dabei hilft, die K ähnlichsten Anfragen auf Basis der aus der Eingabeanfrage extrahierten Einbettungen zu finden. Diese Funktionalität kann dabei helfen, die Ähnlichkeit zwischen Anfragen zu bewerten. GPTCache bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle, die verschiedene Vector Stores unterstützt, darunter Milvus, Zilliz Cloud und FAISS.
Diese Optionen bieten Nutzern eine Auswahl an Vector Stores, die die Effizienz und Genauigkeit der Ähnlichkeitssuchfunktion in GPTCache beeinflussen können. GPTCache zielt darauf ab, Flexibilität zu bieten und durch die Unterstützung mehrerer Vector Stores ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen abzudecken. Wir planen außerdem, in naher Zukunft weitere Vektordatenbanken zu unterstützen.
Verwaltung von Eviction-Richtlinien
Der Cache Manager in GPTCache steuert die Operationen sowohl der Cache-Speicher- als auch der Vector-Store-Module. Wenn der Cache voll wird, bestimmt eine Ersetzungsrichtlinie, welche Daten entfernt werden, um Platz für neue Daten zu schaffen. GPTCache unterstützt derzeit zwei grundlegende Optionen:
- LRU (Least Recently Used)-Eviction-Richtlinie
- FIFO (First In, First Out)-Eviction-Richtlinie
Dies sind beides standardmäßige Eviction-Richtlinien, die in Caching-Systemen verwendet werden.
Ähnlichkeitsbewerter
Das Similarity Evaluator-Modul in GPTCache sammelt Daten aus Cache-Speicher und Vector Store. Es verwendet verschiedene Strategien, um die Ähnlichkeit zwischen der Eingabeanfrage und den Anfragen aus dem Vector Store zu bestimmen. Die Ähnlichkeit bestimmt, ob eine Anfrage mit dem Cache übereinstimmt. GPTCache bietet eine standardisierte Schnittstelle zur Integration verschiedener Ähnlichkeitsstrategien sowie eine Sammlung von Implementierungen. Diese unterschiedlichen Ähnlichkeitsstrategien ermöglichen es GPTCache, Flexibilität bei der Bestimmung von Cache-Treffern auf Grundlage anderer Anwendungsfälle und Anforderungen zu bieten.
Zusammenfassung
GPTCache ist ein Projekt, das darauf abzielt, die Nutzung von Sprachmodellen in GPT-basierten Anwendungen zu optimieren, indem die Notwendigkeit reduziert wird, Antworten wiederholt von Grund auf neu zu generieren, und stattdessen bei Bedarf eine zwischengespeicherte Antwort verwendet wird. GPTCache ist ein Open-Source-Projekt, also schau es dir selbst an. Wir würden uns freuen, dein Feedback zu hören, oder du kannst sogar dazu beitragen, zum Projekt beizutragen!
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