如何缓存聊天模型的响应

先决条件

本指南假定您熟悉以下概念：

• 聊天模型

• LLMs

LangChain为聊天模型提供了一个可选的缓存层。这有两个主要优点：

• 如果您经常多次请求相同的完成结果，它可以通过减少您向LLM提供程序发出的API调用次数来节省您的费用。这在应用程序开发过程中尤为有用。

• 通过减少您向LLM提供程序发出的API调用次数，可以加快应用程序的运行速度。

本指南将指导您如何在您的应用程序中启用此功能。

OpenAI

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125")

Anthropic

pip install -qU langchain-anthropic

import getpass
import os

os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass()

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")

Google

pip install -qU langchain-google-vertexai

import getpass
import os

os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass()

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="gemini-pro")

Cohere

pip install -qU langchain-cohere

import getpass
import os

os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass()

from langchain_cohere import ChatCohere

llm = ChatCohere(model="command-r")

FireworksAI

pip install -qU langchain-fireworks

import getpass
import os

os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = getpass.getpass()

from langchain_fireworks import ChatFireworks

llm = ChatFireworks(model="accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct")

MistralAI

pip install -qU langchain-mistralai

import getpass
import os

os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = getpass.getpass()

from langchain_mistralai import ChatMistralAI

llm = ChatMistralAI(model="mistral-large-latest")

TogetherAI

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

os.environ["TOGETHER_API_KEY"] = getpass.getpass()

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.together.xyz/v1",
    api_key=os.environ["TOGETHER_API_KEY"],
    model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",)

# <!-- ruff: noqa: F821 -->
from langchain.globals import set_llm_cache

内存缓存

这是一个临时缓存，用于在内存中存储模型调用。当您的环境重新启动时，它将被清除，并且不会跨进程共享。

%%time
from langchain.cache import InMemoryCache
set_llm_cache(InMemoryCache())
# 第一次调用时，由于尚未缓存，所以需要更长的时间
llm.invoke("Tell me a joke")

CPU times: user 645 ms, sys: 214 ms, total: 859 ms
Wall time: 829 ms

AIMessage(content="为什么科学家不相信原子？\n\n因为它们构成了一切！", response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 13, 'prompt_tokens': 11, 'total_tokens': 24}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo', 'system_fingerprint': 'fp_c2295e73ad', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-b6836bdd-8c30-436b-828f-0ac5fc9ab50e-0')

%%time
# 第二次调用时，由于已经缓存，所以速度更快
llm.invoke("Tell me a joke")

CPU times: user 822 µs, sys: 288 µs, total: 1.11 ms
Wall time: 1.06 ms

AIMessage(content="为什么科学家不相信原子？\n\n因为它们构成了一切！", response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 13, 'prompt_tokens': 11, 'total_tokens': 24}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo', 'system_fingerprint': 'fp_c2295e73ad', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-b6836bdd-8c30-436b-828f-0ac5fc9ab50e-0')

SQLite缓存

此缓存实现使用SQLite数据库存储响应，并且在进程重新启动时仍然存在。

!rm .langchain.db

# 我们可以使用SQLite缓存做同样的事情
from langchain_community.cache import SQLiteCache
set_llm_cache(SQLiteCache(database_path=".langchain.db"))

%%time
# 第一次调用时，由于尚未缓存，所以需要更长的时间
llm.invoke("Tell me a joke")

CPU times: user 9.91 ms, sys: 7.68 ms, total: 17.6 ms
Wall time: 657 ms

AIMessage(content='为什么稻草人获奖？因为他在他的领域表现出色！', response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 17, 'prompt_tokens': 11, 'total_tokens': 28}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo', 'system_fingerprint': 'fp_c2295e73ad', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-39d9e1e8-7766-4970-b1d8-f50213fd94c5-0')

%%time
# 第二次调用时，由于已经缓存，所以速度更快
llm.invoke("Tell me a joke")

CPU times: user 52.2 ms, sys: 60.5 ms, total: 113 ms
Wall time: 127 ms

AIMessage(content='为什么稻草人获奖？因为他在他的领域表现出色！', id='run-39d9e1e8-7766-4970-b1d8-f50213fd94c5-0')

下一步

您现在已经学会了如何缓存模型的响应以节省时间和金钱。

接下来，请查看本部分中有关聊天模型的其他操作指南，比如如何让模型返回结构化输出或如何创建自己的自定义聊天模型。