释放 LLM 集成：通过语义缓存卓越性提高效率并降低成本

在数字化转型时代，像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 已成为增强业务运营和客户互动的基石。然而，这些先进的生成式人工智能技术的集成带来了独特的挑战，特别是对于中小型企业来说大型企业 (SME) 和大型企业。对于中小型企业来说，与 LLM 代币使用相关的成本可能是一个重大障碍，而大型企业通常会努力解决 LLM 的响应时间问题，从而影响运营效率。

挑战：LLM 利用的成本和效率
在业务流程中利用法学硕士，例如内部内容生成或客户服务，通常涉及重复查询。考虑一个采用 LLM 和检索增强生成 (RAG) 模型的组织，主要关注内部内容而不是互联网来源的信息。在这种情况下，大量查询会被重复，从而导致 LLM 代币产生不必要的成本，并且由于响应时间而导致延迟，尤其是当 LLM 已经处理并回答了这些查询时。

Redis向量库（RedisVL）：语义缓存解决方案

为了应对这些挑战，RedisVL 通过其语义缓存接口提供了创新的解决方案。该接口使 Redis 能够充当语义缓存，存储对先前提出的问题的响应。通过这样做，RedisVL 显着减少了发送到 LLM 服务的请求和令牌的数量。这不仅降低了成本，还通过减少生成响应所需的时间来提高应用程序吞吐量。

语义缓存如何工作？

RedisVL 中的语义缓存超越了传统的缓存机制。它不仅仅缓存精确的查询及其响应；相反，它使用语义分析来识别和检索在语义上与输入查询。这意味着即使查询的措辞略有不同，RedisVL 也可以智能地提供相关的缓存响应，从而避免新的 LLM 请求。

实时示例：实际的语义缓存

通过语义缓存增强客户支持

场景：电子商务平台的客户支持聊天机器人经常遇到有关订单跟踪、退货和产品可用性的问题。实施 RedisVL 通过缓存常见查询显着减少响应时间和运营成本。

聊天示例

<ul类型=“光盘”>

• 客户：我如何跟踪我的订单？
• 聊天机器人（使用 RedisVL）：您可以通过访问帐户中的“我的订单”部分或点击发送到您电子邮件的跟踪链接来跟踪您的订单。

响应已被缓存。当提出类似问题时，RedisVL 会检索缓存的答案，从而避免新的 LLM 请求。

<ul类型=“光盘”>

• 另一位客户（稍后）：您能告诉我如何查找我的订单状态吗？
• 聊天机器人（从 RedisVL 检索）：您可以通过访问帐户中的“我的订单”部分或点击发送到您电子邮件的跟踪链接来跟踪您的订单。

简化内部知识查询

场景：公司内部门户利用法学硕士为员工提供有关公司政策、人力资源查询和技术支持的信息。 RedisVL 缓存常见问题的响应，提高效率。

聊天示例

<ul类型=“光盘”>

• 员工：年假申请流程是怎样的？
• 门户（使用 RedisVL）：要申请年假，请在人力资源门户上填写休假申请表并等待经理批准。

此响应已被缓存。对于任何语义相似的问题，RedisVL 都会提供缓存的答案，从而节省时间并减少 LLM 请求。

<ul类型=“光盘”>

• 另一名员工（以不同方式询问）：我如何申请休假？
• 门户（从RedisVL检索）：要申请年假，请在人力资源门户上填写休假申请表并等待经理批准。

高层设计

从 redisvl 导入 RedisSemanticCache
从 my_llm_service 导入 LLMService

# 初始化Redis语义缓存
Semantic_cache = RedisSemanticCache(主机='localhost',端口=6379,db=0)

# 初始化LLM服务
llm_service = LLMService(api_key='your_api_key')

def get_response(查询):
    # 检查是否缓存了语义相似的响应
    缓存响应=语义缓存.获取语义（查询）
    如果缓存响应：
        返回缓存的响应

    # 如果没有缓存，则使用LLM获取响应
    响应 = llm_service.get_response(查询)
    
    # 缓存新的响应以供将来使用
    Semantic_cache.set_semantic（查询，响应）
    返回响应

# 用法示例
query =“如何提高客户满意度？”
响应 = get_response(查询)
打印（响应）