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如何更好的配置大模型缓存呢？加速 ⏩ 省钱💰!!! 在我们内部使用的GPTCache产品，根据目前已有的数据，发现cache的缓存效果还不错，当然还有提升空间。

现在其实已经有很多在线的llm服务了，当然也存在许多开源部署方案，但是不知道大家有没有发现一个问题，目前基于ChatGPT开发的应用，都是使用的OpenAI的接口。有什么办法解除这个限制呢？

AutoGPT 是一个自主ai程序，其根据用户输入的目标，不断拆解成一个个小任务，然后不断进行执行，最终达成用户设定目标。

ChatGPT 和其他大语言模型，可以被广泛应用于各种开发场景中。这种情况下如何大批量处理请求，绕过LLM请求限制，降低成本呢？

GPTCache最新功能介绍，更加容易定制化LLM Cache。 为了阅读以下内容，您需要了解GPTCache的基本使用，参考： - [Readme文档](https://github.com/zi

LangChain命中缓存的条件是，必须是完全相同的两个问题，在实际使用过程，要命中缓存还是有一定难度，其缓存利用率有比较大的提升空间。GPTCache的接入，将可以很好的完善LangChain缓存模

想提升大型语言模型（LLM）应用的性能？用 GPTCache。 想提升 LLM 应用性能的同时降低开销？还得用 GPTCache！

如何配置缓存存储，包括设置大小、存储方式、搜索等，介绍目前最基本的三种缓存管理，包括了map、标量数据库+向量索引搜索和标量数据库+向量数据库