Кэширование запросов LLM для повышения производительности и снижения затрат
Что такое GPTCache? Вы хотите повысить производительность своего приложения на основе большой языковой модели (LLM), одновременно снизив расходы? Обратите внимание на семантический кэш для хранения ответов LLM. Кэширование ответов LLM может значительно сократить время, необходимое для получения данных, снизить расходы на API-вызовы и улучшить масштабируемость. Кроме того, настраивая кэш и отслеживая его производительность, вы можете оптимизировать его и сделать более эффективным. В этом блоге мы представим GPTCache, open-source семантический кэш для хранения ответов LLM, и дадим советы по его внедрению для достижения лучших результатов. Продолжайте читать, чтобы узнать больше о том, как кэширование запросов LLM может помочь вам добиться более высокой производительности и экономии затрат.
Зачем использовать семантический кэш для хранения LLM?
Создание семантического кэша для хранения ответов LLM (Large Language Model) может принести несколько преимуществ, таких как:
- Повышенная производительность: Хранение ответов LLM в кэше может значительно сократить время, необходимое для получения ответа, особенно если он уже запрашивался ранее и уже присутствует в кэше. Хранение ответов в кэше может повысить общую производительность вашего приложения.
- Снижение расходов: Большинство сервисов LLM взимают плату на основе сочетания количества запросов и количества токенов. Кэширование ответов LLM может уменьшить количество API-вызовов к сервису, что приводит к экономии затрат. Кэширование особенно актуально при работе с высоким уровнем трафика, когда расходы на API-вызовы могут быть значительными.
- Лучшая масштабируемость: Кэширование ответов LLM может улучшить масштабируемость вашего приложения, снижая нагрузку на сервис LLM. Кэширование помогает избежать узких мест и гарантирует, что приложение сможет обрабатывать растущее число запросов.
- Настраиваемость: Семантический кэш можно настроить для хранения ответов на основе конкретных требований, таких как тип ввода, формат вывода или длина ответа. Это может помочь оптимизировать кэш и сделать его более эффективным.
- Снижение сетевой задержки: Семантический кэш, расположенный ближе к пользователю, сокращает время, необходимое для получения данных от сервиса LLM. Снижая сетевую задержку, вы можете улучшить общий пользовательский опыт.
Создание семантического кэша для хранения ответов LLM может принести несколько преимуществ, включая повышенную производительность, снижение расходов, лучшую масштабируемость, настраиваемость и снижение сетевой задержки.
Что такое GPTCache?
При создании демонстрационного приложения ChatGPT, OSS Chat, мы увидели, что по мере тестирования его производительность начала снижаться, а плата за сервис — расти. Это заставило нас понять, что нам нужен механизм кэширования, который поможет бороться со снижением производительности и ростом затрат. Когда мы начали создавать этот слой кэширования, мы поняли, что он может быть полезен сообществу, поэтому решили сделать его open-source как GPTCache.
GPTCache — это open-source инструмент, разработанный для повышения эффективности и скорости приложений на основе GPT путем реализации кэша для хранения ответов, генерируемых языковыми моделями. GPTCache позволяет пользователям настраивать кэш в соответствии со своими потребностями, включая параметры функций эмбеддингов, функций оценки сходства, места хранения и вытеснения. Кроме того, GPTCache в настоящее время поддерживает интерфейс OpenAI ChatGPT и интерфейс LangChain.
Поддерживаемые эмбеддинги
GPTCache также предоставляет ряд вариантов для извлечения эмбеддингов из запросов для поиска по сходству. Кроме того, инструмент предлагает универсальный интерфейс, поддерживающий несколько API эмбеддингов, что позволяет пользователям выбрать тот, который лучше всего соответствует их потребностям. Список поддерживаемых API эмбеддингов включает:
- API эмбеддингов OpenAI
- ONNX с моделью GPTCache/paraphrase-albert-onnx
- API эмбеддингов Hugging Face
- API эмбеддингов Cohere
- API эмбеддингов fastText
- API эмбеддингов SentenceTransformers
Эти варианты предоставляют пользователям широкий выбор функций эмбеддингов, которые могут влиять на точность и эффективность функциональности поиска по сходству в GPTCache. GPTCache стремится обеспечить гибкость и соответствовать более широкому спектру сценариев использования, поддерживая несколько API.
Хранилище кэша
GPTCache обеспечивает поддержку хранения кэшированных ответов в различных системах управления базами данных. Инструмент поддерживает несколько популярных баз данных, включая:
- SQLite
- PostgreSQL
- MySQL
- MariaDB
- SQL Server
- Oracle
Поддержка популярных баз данных означает, что пользователи могут выбрать базу данных, которая лучше всего соответствует их потребностям, в зависимости от производительности, масштабируемости и стоимости. Кроме того, GPTCache предлагает универсально доступный интерфейс для расширения модуля, позволяя пользователям при необходимости добавлять поддержку различных систем баз данных.
Варианты векторного хранилища
GPTCache поддерживает модуль векторного хранилища, который помогает находить K наиболее похожих запросов на основе извлеченных эмбеддингов из входного запроса. Эта функциональность может помочь оценить сходство между запросами. GPTCache предоставляет удобный интерфейс, поддерживающий различные векторные хранилища, включая Milvus, Zilliz Cloud и FAISS.
Эти варианты предоставляют пользователям широкий выбор векторных хранилищ, которые могут влиять на эффективность и точность функциональности поиска по сходству в GPTCache. GPTCache стремится обеспечить гибкость и соответствовать более широкому спектру сценариев использования, поддерживая несколько векторных хранилищ. Мы также планируем в ближайшее время поддержать другие векторные базы данных.
Управление политикой вытеснения
Cache Manager в GPTCache управляет операциями как модулей Cache Storage, так и Vector Store. Когда кэш заполняется, политика замещения определяет, какие данные вытеснить, чтобы освободить место для новых данных. В настоящее время GPTCache поддерживает два базовых варианта:
- политика вытеснения LRU (Least Recently Used)
- политика вытеснения FIFO (First In, First Out)
Обе они являются стандартными политиками вытеснения, используемыми в системах кэширования.
Оценщик сходства
Модуль Similarity Evaluator в GPTCache собирает данные из Cache Storage и Vector Store. Он использует различные стратегии для определения сходства между входным запросом и запросами из Vector Store. Сходство определяет, соответствует ли запрос кэшу. GPTCache предоставляет стандартизированный интерфейс для интеграции различных стратегий сходства и набор реализаций. Эти различные стратегии сходства позволяют GPTCache обеспечивать гибкость в определении совпадений кэша на основе других сценариев использования и потребностей.
В заключение
GPTCache — это проект, направленный на оптимизацию использования языковых моделей в приложениях на основе GPT за счет снижения необходимости многократно генерировать ответы с нуля и вместо этого использовать кэшированный ответ, когда это применимо. GPTCache — это проект с открытым исходным кодом, так что ознакомьтесь с ним самостоятельно. Мы будем рады услышать ваши отзывы, или вы даже можете помочь внести вклад в проект!
Узнать больше
Читать далее
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
Why and How to Migrate from Self-Hosted Milvus to Zilliz Cloud
A simple, step-by-step guide to migrating from Milvus to Zilliz Cloud. Learn both endpoint and backup methods for a smooth, scalable vector database migration.
Zilliz Cloud Launches in AWS Australia, Expanding Global Reach to Australia and Neighboring Markets
We're thrilled to announce that Zilliz Cloud is now available in the AWS Sydney, Australia region (ap-southeast-2).