GPTCache：减少LLM API成本，提速缓存系统

GPTCache是一个专门为大型语言模型（LLM）设计的缓存系统，旨在存储和管理LLM响应数据，从而减少API调用次数和成本。本文将详细介绍GPTCache的安装方法、主要功能和使用场景，帮助用户快速上手和有效利用这一工具。

安装GPTCache

首先，用户可以通过简单的pip命令安装GPTCache:

    
 

  
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pip install gptcache

pip install gptcache<br />

对于开发者和希望参与GPTCache开发的用户，可以克隆开发版仓库并安装：
    
 

  
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git clone -b dev https://github.com/zilliztech/GPTCache.git
cd GPTCache
pip install -r requirements.txt
python setup.py install

git clone -b dev https://github.com/zilliztech/GPTCache.git<br />
cd GPTCache<br />
pip install -r requirements.txt<br />
python setup.py install<br />

GPTCache的使用
GPTCache的使用非常直观。一旦安装完毕，您只需几行代码就能将其集成到现有的项目中。以下是一个简单的使用示例，展示了如何设置并初始化GPTCache:
    
 

  
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from gptcache import cache
from gptcache.adapter import openai

cache.init()
cache.set_openai_key()

from gptcache import cache<br />
from gptcache.adapter import openai</p>
<p>cache.init()<br />
cache.set_openai_key()<br />

GPTCache的核心功能

成本效益：通过缓存查询结果，GPTCache显著减少了对LLM服务的请求次数，从而降低了费用。
性能提升：相比于直接请求LLM服务，GPTCache通过缓存相似的查询结果，显著提高了响应速度。
开发与测试环境适应性：GPTCache提供了一个仿真LLM API的接口，支持存储生成的或模拟的数据，便于开发者进行应用测试。
可扩展性和可用性：通过管理好的缓存系统，GPTCache支持应用的水平扩展，确保在用户基数增加时仍能保持良好的性能。

如何工作？
GPTCache通过语义缓存来优化性能，不仅匹配完全相同的查询，还能找到相似的请求。它利用嵌入算法将查询转换成嵌入向量，并在向量存储中进行相似性搜索，这大大提高了缓存命中率，从而提高了整体效率。

模块和架构
GPTCache具备模块化设计，包括LLM适配器、多模态适配器、嵌入生成器、缓存存储和向量存储等，每个模块都可以根据需要进行自定义或替换，以适应不同的使用场景和需求。


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文章标题：GPTCache：减少LLM API成本，提速缓存系统
                        
文章链接：https://yuntunft.cn/38436.html
                        
更新时间：2024年07月05日