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GPTCache：提高语言模型应用性能的利器

释放双眼，带上耳机，听听看~！
GPTCache是一款用于降低语言模型使用成本和优化性能的工具，适用于各种垂直领域的语言模型应用。

引言：当前 AI 领域的现状

2022.11.30，也就是大概半年前，OpenAI 发布文章 Introducing ChatGPT，标志着正式迈入大模型时代，经过半年时间的发酵，ChatGPT 已经被大家熟知，其传播速度超过国内的 QQ 和微信。

今年2月，ChatGPT 也逐渐被国内所知，国内各个公司也开始布局语言模型赛道，如百度的文心一言、阿里的通义千问、复旦大学的Moss、科大讯飞的星火等。

在观察近两个月的 GitHub Trending 榜，可以发现基本上每天都有关于 GPT 项目，如前段时间的 LangChain、llama_index、Auto-GPT 等，GPTCache 也连续上榜四天，AI 领域的论文也有许多。

目前可以看出的，对于 ChatGPT 相关的开发，大概可以分为以下几种：

  1. ChatGPT 模型平替，如 LLama、Dolly、Moss 等
  2. 模型 FineTune，如 LawGPT、BioGPT、Huatuo-Llama-Med-Chinese 等
  3. GPT 应用开发，包括桌面应用、反向代理在线 LLM 模型、基于 GPT 能力解决日常问题
  4. GPT 能力增强，如 LLM 流程编排、token 限制突破、给 ChatGPT 提供外部数据源等

GPTCache介绍

项目地址：github.com/zilliztech/…

GPTCache 由来

公司内部在进行 OSSChat 项目开发过程中，发现 ChatGPT 可能会成为阻碍 OSSChat 提升性能的瓶颈。一，不稳定的 ChatGPT 服务会拉低 OSSChat 响应速度；二，每次调用 ChatGPT 接口，都会产生新的费用，这导致 OSSChat 的使用成本不断拉升。

GPTCache 是什么

ChatGPT 和其他大语言模型，可以被广泛应用于各种开发场景中。随着应用处理请求的增加，在固定资源的情况下将增加请求延时，或者为了保证请求延时满足用户需求，则需要增加计算资源，也将间接增加应用开发成本。假如使用类似 ChatGPT 的在线服务，也会有请求速率限制，同时请求数量的增加也必定导致成本的增加。

GPTCache 则是为了解决上述问题诞生的，主要是为 LLM 相关应用构建相似语义缓存，相似的问题请求多次，直接从缓存中获取，这样将减少请求响应时间，同时也降低了 LLM 的使用成本。

社区对于GPTCache反响如何？

目前GPTCache已经在Github近一个月，也获得一个不错的热度🔥。获得超过 3.2k star， 200 个 fork 数量，统计的被引用数量，近 300 个。

PyPi 累计发布25个版本：0.1.1~0.1.25，pip 累计下载数量：超 15w。

GPTCache：提高语言模型应用性能的利器

为什么要用GPTCache

GPTCache 作用是什么？

  1. 降低LLM使用费用；目前大多数LLM服务均通过请求token数进行计费，当请求使用缓存结果，自然降低请求次数，则减少了LLM使用成本；
  2. 性能优化；相比于大模型的推理时间，从缓存数据中获取时间将降低一个数量级；
  3. 兼容性强，多种应用场景：GPTCache 提供多种 LLM 的镜像接口，只需修改 import 路径，即可模型 LLM 请求；
  4. 改善LLM服务的可扩展性和可用性；目前LLM服务都有请求速率限制，达到这一限制则服务无法进行响应。如果对于相似的问题使用缓存答案，将有效缓解服务无法响应这一问题。

GPTCache 作用于哪些场景比较合适？

  1. 某一垂直领域的 LLM 相关应用，如法律、生物、医学等；
  2. 固定的 LLM 相关应用，如某公司内部或个人使用的 ChatBot；
  3. 开发的 LLM 应用在某些时间内的请求具有高度相似性，如节日祝福语模版等；
  4. 具有大用户群体的 LLM 应用，如果给用户群体进行分类，类似用户用同一缓存

项目结构

项目目前包括了七个核心组件，分别为：

  1. LLM Adapter
  2. Pre-Processor
  3. Embedding
  4. Cache Manager
  5. Similarity Evaluation
  6. Post-Processor
  7. GPTCache Server

GPTCache：提高语言模型应用性能的利器

LLM Adapter

LLM适配器旨在通过统一API和请求协议来集成不同的LLM模型。GPTCache为此提供了标准化的接口，保证用户以最低的成本、风险最小的方式接入 GPTCache。

Text-to-Text

  1. OpenAI
  2. Llama
  3. Dolly
  4. LangChain

MultiModel

  1. StableDiffusion
  2. Stability
  3. Replicate
  4. MiniGPT4 (VQA)

API

  1. put
  2. get
  3. init_similar_cache
  4. init_similar_cache_from_config

示例代码

from gptcache.adapter import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "what's github"}],
)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

Pre-Processor

预处理，处理 LLM 请求的输入，如对输入信息进行删减，也可进行增添，或者进行信息修改等，处理后的结果将会交由 Embedding 组件转换为向量。

基础内置实现

  1. last_content
  2. last_content_without_prompt
  3. all_content
  4. nop

Context预处理

  1. ContextProcess Interface
  2. SummarizationContextProces
  3. SelectiveContextProcess

示例代码

from gptcache import cache

from gptcache.processor.pre import last_content

cache.init(pre_embedding_func=last_content)

from gptcache.processor.context.summarization_context import SummarizationContextProcess

context_process = SummarizationContextProcess()
cache.init(pre_embedding_func=context_process.pre_process)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

Embedding

Embedding，为了从请求中提取包含语义信息的向量以进行相似性搜索而创建的。GPTCache提供了一个通用接口，支持多种嵌入式API，并提供了多种可供选择的解决方案。

文本 Embedding

  1. Onnx
  2. OpenAI
  3. Cohere
  4. SBERT
  5. FastText

图片 Embedding

  1. Timm
  2. ViT

音频 Embedding

  1. Data2VecAudio

第三方 Embedding

  1. Huggingface
  2. LangChain

示例代码

from gptcache import cache
from gptcache.embedding import Huggingface

huggingface = Huggingface(model="uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
cache.init(
    embedding_func=huggingface.to_embeddings,
)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

注意事项

  1. 不同的语言有些模型是不适用的
  2. 更改模型后，需要将之前的缓存文件删除
  3. Embedding模型的维度注意与向量数据库进行关联

Cache Manager

管理缓存数据，包括了存储、搜索、清理。使用传统数据库存储结构化数据，即字符串、数字等；使用向量数据库存储非结构化数据，主要是文本、图片、音频等通过 Embedding 模型得到的向量；使用对象存储存储文件类型数据，即图片、音频等。

传统数据库

  1. SQLite
  2. DuckDB
  3. PostgreSQL
  4. MySQL
  5. MariaDB
  6. SQL Server
  7. Oracle

向量数据库

  1. Milvus
  2. Zilliz Cloud
  3. Faiss
  4. Hnswlib
  5. PGVector
  6. Chroma
  7. DocArray

对象存储

  1. Local Storage
  2. S3

示例代码

from gptcache import cache
from gptcache.embedding import Huggingface
from gptcache.manager import manager_factory

huggingface = Huggingface(model="uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
m = manager_factory(
    "sqlite,faiss,local",
    data_dir="gptcache",
    vector_params={"dimension": huggingface.dimension},
)
cache.init(
    pre_embedding_func=huggingface.to_embeddings,
    data_manager=m,
)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

Similarity Evaluation

评估相似结果是否达到预期，将用户输入与从 cache 中相似搜索得到的结果进行相似评估，得到一个数值，然后与用户设定的相似阈值进行比较。这样可以有效保证缓存结果质量，以满足响应用户请求的要求。

内置实现

  1. SearchDistanceEvaluation
  2. ExactMatchEvaluation
  3. NumpyNormEvaluation
  4. OnnxModelEvaluation
  5. KReciprocalEvaluation

代码示例

from gptcache import cache
from gptcache.similarity_evaluation.distance import SearchDistanceEvaluation

evaluation = SearchDistanceEvaluation()
cache.init(
    similarity_evaluation=evaluation,
)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

Post-Processor

对符合相似阈值的结果列表进行处理，如果想保证cache并不是每次都一样，则可以这个组件进行二次开发。

内置基础实现

  1. first
  2. random_one
  3. temperature_softmax
  4. nop

示例代码

from gptcache import cache
from gptcache.processor.post import first

cache.init(post_process_messages_func=first)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

更多

GPTCache Server

Server启动

如果通过python已经安装了GPTCache库，可以直接执行以下命令启动服务：

gptcache_server

也可通过docker imager启动服务：

docker pull zilliz/gptcache:latest
docker run -p 8000:8000 -it zilliz/gptcache:latest

服务访问

curl -X PUT -d "receive a hello message" "http://localhost:8000?prompt=hello"
curl -X GET  "http://localhost:8000?prompt=hello"

详细使用：github.com/zilliztech/…

Cache 初始化配置

  1. similarity_threshold
  2. log_time_func
  3. prompts

示例代码

from gptcache import Config, cache

config = Config(similarity_threshold=0.6)
cache.init(config=config)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

Cache 请求参数

  1. cache_obj
  2. cache_context
  3. cache_skip
  4. session
  5. temperature

使用例子

from gptcache import Cache
from gptcache.adapter import openai

one_cache = Cache()
one_cache.init()
openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": question}],
    cache_obj=one_cache,
)

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/u…

GPTCache基本使用

GPTCache 与内置集成 LLM 模型

使用 GPTCache，初始化后即可体验，其初始化过程中涉及到的各个组件可根据自身要求进行组装，接入 LLM 则只需要直接替换包名即可，更多LLM例子

示例代码

from gptcache.adapter import openai
from gptcache.adapter.api import init_similar_cache
from gptcache.processor.pre import last_content

init_similar_cache(pre_func=last_content)
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": question}],
)

更详细使用，参考：github.com/zilliztech/…

GPTCache 与自定义 LLM 模型

对于目前没有集成至 GPTCache 的大模型，可以通过 api 使用 GPTCache 的能力

示例代码

from gptcache.adapter.api import put, get, init_similar_cache

init_similar_cache()
put("hello", "foo")
print(get("hello"))

更多例子：gptcache.readthedocs.io/en/latest/r…

GPTCache 与 LangChain

LangChain 是旨在帮助开发人员将大型语言模型与其他计算或知识源结合使用，具有强大构建功能的 Python 库。提供了一套工具和资源，用于构建问答、聊天机器人和代理等 LLM 应用程序。

LangChain 提供了一个全局的 LLM_cache 对象，所以只需要将这个对象赋值成 GPTCache 对象即可，就可以使用 GPTCache 相关功能。

示例代码

from gptcache import Cache
from gptcache.adapter.api import init_similar_cache
from langchain.cache import GPTCache
import hashlib

def get_hashed_name(name):
    return hashlib.sha256(name.encode()).hexdigest()

def init_gptcache(cache_obj: Cache, llm: str):
    hashed_llm = get_hashed_name(llm)
    init_similar_cache(cache_obj=cache_obj, data_dir=f"similar_cache_{hashed_llm}")

langchain.llm_cache = GPTCache(init_gptcache)

更多例子：python.langchain.com/en/latest/m…

GPTCache 与 LlamaIndex

LlamaIndex 是一种数据索引工具，用于将私有数据与预先训练好的 LLM 模型相结合，实现在特定上下文中学习。它提供数据连接器、索引和查询接口等工具，以便高效地将非结构化和结构化数据与 LLM 相结合，实现知识增强。

示例代码

from gptcache import Cache
from gptcache.adapter.api import init_similar_cache
from langchain.cache import GPTCache
from gpt_index.llm_predictor.structured import LLMPredictorfrom gpt_index.prompts.default_prompts import DEFAULT_SIMPLE_INPUT_PROMPT

def init_gptcache(cache_obj: Cache, llm str):
    init_similar_cache(cache_obj=cache_obj, data_dir=f"similar_cache_{llm}")

predictor = LLMPredictor(llm, False, GPTCache(init_gptcache))
prompt = DEFAULT_SIMPLE_INPUT_PROMPT
llm_prediction, formatted_output = predictor.predict(
        prompt, query_str="hello world"
    )

完整实例：github.com/zilliztech/…

GPTCache应用场景

私有化模型

为什么需要私有化模型部署？

  1. 安全

虽然 ChatGPT 的效果很好，但是使用 ChatGPT 时，数据将会被发送给 OpenAI 公司，这些数据可能会被模型用于回答其他用户的问题，从而导致数据泄漏。这种情况 OpenAI 无法完全杜绝，因此为了确保数据安全，许多 LLM 使用者开始考虑使用开源大模型进行私有化部署。

  1. 成本

目前各个在线 LLM 模型基本上都是通过 token 数进行收费，长期以往，对于个人和企业也将是额外一笔开支，如果进行私有化部署，也将一定程度降低使用成本。

  1. 质量

目前 ChatGPT 其问题回答质量并不稳定，这与其训练数据相关，例如训练数据都是与生活，让其回答宇宙相关的问题，得到的答案则很有可能会胡乱捏造的。关于这部分，GitHub 上也有很多相关某一垂直领域资源，如医学相关的华驼、法律相关的 LawGPT 等，当然也可以搭建本地知识库，如公司内问答人、客服机器人、文档助手等。

为什么要使用GPTCache？

  1. 接入成本极低。使用内置模型只需两步：初始化和替换模型 SDK 的 import。
  2. 降低 LLM 使用成本。通过使用缓存获取相似问题的答案，可以减少 LLM 请求次数，从而降低服务器资源压力。
  3. 减少响应时延。相似问题的响应时延只需毫秒级别。如果对于缓存返回的结果不满意，支持绕过缓存重新生成。
  4. 高度定制化。可以根据业务场景组装合适的缓存，例如对于小数据量，只需要使用本地存储模型，例如SQLite + Faiss；对于大数据量场景，可以使用 MySQL/Oracle + Zilliz Cloud/Milvus。除了存储方面，其他模块也可以根据需要进行调整，例如预处理、Embedding、相似度评估和后处理等。

推荐Github资源

GPT应用

随着 ChatGPT 的出现，基于其 API 进行桌面应用、浏览器插件、服务代理等的开发也逐渐增多，这些应用可以降低用户使用门槛，同时也提高了 ChatGPT的使用体验，例如通过定制化 UI、prompt 管理、数据导出等。

GPTCache 也适用于这种场景，它给个人用户带来的最直接好处是成本降低💰和加速🚀。如果缓存每次问答的结果，并达到一定的数据量，则可以离线处理任务。此外，对于应用服务提供者，根据用户画像对缓存数据进行精细化管理，可以使服务突破 LLM 模型的性能瓶颈，进一步改善服务的稳定性。

推荐资源列表

多模态场景

随着 ChatGPT 技术的不断普及和应用拓展，AIGC（内容生成）成为了其中一个重要的方向，包括文本生成、图片生成和语音生成等多个领域，这些技术的发展将进一步促进人工智能在各个领域的应用。

最新版的 GPTCache 已经可以支持多模态场景，包括了文本生成文本、文本生成图片、图文问答、文本生成语音等，更多例子参考 Bootcamp。

将 GPTCache 应用于这一场景中，最具吸引力的是它可以显著降低时延。然而，这种方法也存在一些问题。例如，有时候即使输入相似，也不一定需要相同的答案。为了解决这个问题，可以跳过缓存并重新生成模型，或者在获取缓存答案后，使用小模型进行微调。与重新生成模型相比，小模型微调也可以有效降低响应时间。因此，在实际应用场景中，需要根据具体情况来判断 GPTCache 是否会带来收益，并决定如何组合 GPTCache 的组件。

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