这就是 GPTCache 诞生的最初过程

这就是 GPTCache 诞生的最初过程。

LLM缓存层的可行性到底有多少？

LLM 缓存层的想法让我们看到了更多的可能性。其实，GPTCache 的逻辑类似于过去在搭建应用时，增加一层 Redis 和 Memcache，从而加快系统查询效率并降低访问数据库的成本。有了缓存层，在测试 OSSChat 功能时，就无需再额外调用 ChatGPT 的接口了，省时省事儿，说的就是这个道理。

不过，传统的缓存只在键值相同的情况下检索数据，不适用于 AIGC应用。

AIGC 需要的是语义近似的缓存，例如「苹果手机」和「iPhone」实际上都是指苹果手机。

所以，需要专门为 AIGC 应用设计搭建了一种全新的缓存，我们给它命名为——GPTCache。

有了它，我们就能够对上百万个缓存的提问向量进行向量相似性检索，并从数据库中提取缓存的响应回答。这样一来，OSSChat 端到端的平均响应时间便能显著降低，也能节省更多成本。

简言之，它可以加速 ChatGPT 响应速度并优化语义检索。有了 GPTCache，用户只需修改几行代码便可缓存 LLM 响应，将 LLM 应用提速100多倍。

当然，进行到这里，GPTCache 还只是一个概念。是否真正具备可行性还需要进一步验证。于是，团队对 OSSChat 发起了多轮调研。几番调查过后，我们发现用户的确喜欢提问某几类特定的问题：

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这意味着和传统应用一样，AIGC 应用的用户访问同样具有时间和空间的局部性。因此，可以完美利用缓存来减少 ChatGPT 的调用次数。

为什么不是Redis？

验证完可行性，便到了搭建系统的环节。这里我有一点必须要分享，在搭建 ChatGPT 缓存系统时，Redis 并不是我们的首选。

个人而言，我很喜欢用 Redis，它性能出色又十分灵活，适用于各种应用。但是 Redis 使用键值数据模型是无法查询近似键的。

如果用户提出以下两个问题：

所有深度学习框架的优缺点是什么？

告诉我有关 PyTorch vs. TensorFlow vs. JAX 的区别？

Redis 会将其定义为两个不同的问题。而事实上，这两个问题表达的是同一个意思。无论是通过缓存整个问题还是仅缓存由分词器生成的关键字，Redis 都无法命中查询。

而不同的单词在自然语言中可能具有相同的含义，深度学习模型更擅长处理语义。因此，我们应该在语义缓存系统中加入向量相似性检索这一环节。

成本是 Redis 不适用于 AIGC 场景的另一个原因。逻辑很简单，上下文越长，键和值越长，使用 Redis 存储内容所产生的费用也可以就会高得离谱。因此，使用基于磁盘（disk-based）的数据库进行缓存可能是更好的选择。加上 ChatGPT 响应较慢，所以对缓存响应速度的要求也不是很高。

从零搭建GPTCache

话不多说，先放一张 GPTCache 的架构图：

修改几行代码就让LLM应用提速100多倍！这个团队两周搭建ChatGPT缓存层，曾被老黄OpenAI点赞© 由 ZAKER 提供

为了简化流程，我们最终决定了删除上下文管理器，所以整个 GPTCache 系统共包含五个主要组件：

LLM 适配器（LLM Adapter）

适配器将 LLM 请求转换为缓存协议，并将缓存结果转换为 LLM 响应。由于想让 GPTCache 变得更加透明（这样用户无需额外研发，便可将其轻松集成到我们的系统或其他基于 ChatGPT 搭建的系统中），所以适配器应该方便轻松集成所有 LLM，并可灵活扩展，从而在未来集成更多的多模态模型。

目前，我们已经完成了 OpenAI 和 LangChain 的适配器。未来，GPTCache 的接口还能进一步扩展，以接入更多 LLM API。

Embedding 生成器（Embedding Generator）

Embedding 生成器可以将用户查询的问题转化为 embedding 向量，便于后续的向量相似性检索。为满足不同用户的需求，我们在当下支持两种 embedding 生成方式。第一种是通过云服务（如 OpenAI、Hugging Face 和 Cohere 等）生成 embedding 向量，第二种是通过在 ONNX 上使用本地模型生成 embedding 向量。

后续，GPTCache 还计划支持 PyTorch embedding 生成器，从而将图像、音频文件和其他类型非结构化数据转化为 embedding 向量。

缓存管理器（Cache Manager）

缓存管理器是 GPTCache 的核心组件，具备以下三种功能：

缓存存储，存储用户请求及对应的 LLM 响应

向量存储，存储 embedding 向量并检索相似结果

逐出管理，控制缓存容量并在缓存满时根据 LRU 或 FIFO 策略清除过期数据

缓存管理器采用可插拔设计。最初，团队在后端实现时使用了 SQLite 和 FAISS。后来，我们进一步扩展缓存管理器，加入了 MySQL、PostgreSQL、Milvus 等。

逐出管理器通过从 GPTCache 中删除旧的、未使用的数据来释放内存。必要时，它从缓存和向量存储中删除数据。但是，在向量存储系统中频繁进行删除操作可能会导致性能下降。所以，GPTCache 只会在达到删除阈值时触发异步操作（如构建索引、压缩等）。

相似性评估器（Similarity Evaluator）

GPTCache 从其缓存中检索 Top-K 最相似答案，并使用相似性评估函数确定缓存的答案是否与输入查询匹配。

GPTCache 支持三种评估函数：精确匹配（exact match）、向量距离（embedding distance）和 ONNX 模型评估。

相似性评估模块对于 GPTCache 同样至关重要。经过调研，我们最终采用了调参后的 ALBERT 模型。当然，这一部分仍有改进空间，也可以使用其他语言模型或其他 LLM（如 LLaMa-7b）。对于这部分有想法的小伙伴可以联系我们！

后期处理器（Post Processors）

后期处理器整理最终响应返回给用户。它可以返回最相似的响应或根据请求的温度参数调整响应的随机性。如果在缓存中找不到相似的响应，后期处理器则会将请求转发给 LLM 来生成响应，同时生成的响应将被存储在缓存中。

测评环节

接下来便是检验成果的重要一步了！为评估 GPTCache 的性能，我们选取了一个数据集，其中包含三种句子对：语义相同的正样本、语义相关但不完全相同的负样本、语义完全不相关的中间样本。

实验 1

为了确定基线（baseline），我们先将 30,000 个正样本的键存入缓存中。接下来，我们随机选择 1,000 个样本，并使用对应的另 1,000 条句子（句子对中的另一个句子）作为查询语句。

以下是我们获得的结果：

我们发现，将 GPTCache 的相似性阈值设置为 0.7 可以较好地平衡命中率和负相关比率。因此，所有后续测试中都会应用这个设置。

用 ChatGPT 生成的相似度分数来确定缓存的结果是否与查询问题相关。将正样本阈值设置为 0.6，使用以下 prompt 生成相似度分数：

（注：以上 prompt 为中文翻译。原文请见：https://zilliz.com/blog/Yet-another-cache-but-for-ChatGPT）

实验 2

进行包含 50％正样本和 50％负样本的查询，在运行 1,160 个请求后，产生了如下结果：

命中率几乎达到了 50％，命中结果中的负样本比例与实验 1 相似。这说明 GPTCache 善于区分相关及不相关的查询。

实验 3

将所有负样本插入到缓存中，并使用它们句子对中的另一个句子作为查询。虽然某些负样本获得了较高的相似度得分（ChatGPT 认为它们的相似度打分大于 0.9），但是没有一个负样本命中缓存。原因可能是相似性评估器中使用的模型针对该数据集进行过微调，所以几乎所有负样本的相似性打分都降低了。

以上就是团队进行的典型实验，目前，我们已将 GPTCache 集成到 OSSChat 聊天机器人中，并努力收集生产环境中的统计数据。后续，我也会发布基准测试报告，报告中还包含实际用例，可以期待一下！

在进一步规划上面，团队正努力在 GPTCache 中接入更多 LLM 模型和向量数据库。此外，GPTCache Bootcamp 也即将发布。大家可以通过 bootcamp 学习如何在使用 LangChain、Hugging Face 等过程中加入 GPTCache，也可以 get 如何将 GPTCache 融入其他多模态应用场景中。

One More Thing

仅仅两周时间，我们便完成搭建了 GPTCache 并将其开源。在我看来，这是一件了不起的事情，这离不开团队每一位成员的付出。从他们的身上我一次又一次地感受到开发者这个群体的冲劲，以及努力实践“技术改变未来”的信念，感慨良多。

对于团队以外的开发者，我也有一些话想说。进行这次分享的初衷是希望站在 AIGC 从业者的角度，和大家分享 ChatGPT 引领的浪潮下，开发者「从 0 到 1」、「从 1 到 100」的探索经历和心得，以求和大家讨论、共勉。

当然，最最重要的是希望各位开发者能参与到 GPTCache 的共建中。作为一个新生儿，它仍有很多需要学习的地方；而作为一个为开源而生的项目，它需要大家的建议、指正。

GitHub链接：

https://github.com/zilliztech/GPTCache

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