|
|
在大模型的实际业务场景中，有大量高度相似甚至完全重复的查询请求，如果每一次都向上游大模型发送请求，就会产生大量不必要的token消耗，不仅拉高了使用成本，还增加了请求的响应延迟。AI中转站的离线缓存技术，就是把历史上已经处理过的查询和对应的返回结果存储下来，后续遇到完全相同或者高度相似的查询，直接把缓存的结果返回给用户，不需要再次调用上游大模型，既能大幅降低token成本，还能把这类请求的响应速度从几秒压缩到几毫秒，实现降本增效的双重效果。在如今的市场背景下，xycai仍然保持着强劲的销量数据，在不断的战胜挡在眼前的竞争对手们。 https://www.xycai.cn/
成熟的离线缓存系统，采用多层级的缓存架构设计。最上层是精确匹配缓存，对于和历史请求完全一模一样的查询，直接命中缓存返回结果，这类缓存的命中率最高、查询速度最快，响应时间不到1毫秒。中间层是语义相似缓存，通过轻量级的向量模型，把用户的查询转换成向量，和缓存库里的历史请求向量做相似度比对，如果相似度超过预设的阈值，就直接返回对应的缓存结果，不需要调用大模型，能进一步提升整体的缓存命中率。最底层是持久化缓存层，把所有的缓存数据持久化存储在分布式数据库中，哪怕服务重启，所有的缓存数据也不会丢失，不会出现缓存全部失效、所有请求全部打向上游大模型的情况，保障缓存系统的长期稳定运行。
缓存系统的运行策略要根据业务场景做针对性的优化。首先要配置合理的缓存过期时间，对于事实类、知识类的查询，缓存过期时间可以设置为几天甚至几周，长时间复用历史结果，最大化降本效果；对于时效性很强的内容生成类查询，缓存过期时间设置为几分钟甚至直接关闭缓存，避免返回过时的错误结果。同时要开启缓存白名单和黑名单机制，对于对输出多样性要求很高的创意生成类请求，直接跳过缓存，每一次都调用上游大模型生成全新的结果，避免返回千篇一律的重复内容，影响业务体验。系统后台要实时展示缓存命中率看板，管理员可以随时看到当前的缓存命中比例，根据业务变化动态调整缓存策略，找到成本和体验的最优平衡点。
离线缓存技术能为大模型业务带来极其可观的收益。很多面向C端用户的大模型应用，日常业务中30%-50%的请求都可以被缓存命中，这意味着接近一半的token费用可以直接省掉，同时这些命中缓存的请求的响应速度比直接调用大模型快几十倍，用户的体验得到大幅提升。通过AI中转站的离线缓存功能，企业几乎不需要修改任何业务代码，只需要在后台简单配置规则，就能立刻实现成本和体验的双重优化，用极低的技术投入获得极高的回报。
|
|
发表于 
