LLM 的语义缓存:更快的响应,更低的成本

LLM 的语义缓存:更快的响应,更低的成本

如果您正在使用法学硕士构建人工智能应用程序,您可能已经注意到一种模式:。

相同(或非常相似)的问题不断出现。

每一个都会触发完整的 LLM 通话。

延迟增加,代币成本在后台悄然增长。

令人特别沮丧的是,其中许多请求并不是真正独特的。

从法学硕士的角度来看,这是三个独立的请求。

来源:Dev.to