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【langchain学习】使用缓存优化langchain中的LLM调用性能:内存、SQLite与Redis的对比

在处理语言模型(LLM)调用时,特别是在需要多次执行相同请求的情况下,缓存机制能够显著提升系统的性能。本文通过对比内存缓存(InMemoryCache)、SQLite缓存(SQLiteCache)和Redis缓存(RedisCache),探讨了如何在Langchain中使用这些缓存机制来优化LLM调用的性能。

代码实现与性能测试

我们在Python中实现了三种缓存机制,并测试了它们的性能。以下是完整的代码实现及其对应的执行结果。

内存缓存(InMemoryCache)

内存缓存是最简单的缓存机制,它将数据存储在内存中,具有极高的访问速度,但缺点是数据不会持久化,程序重启后缓存数据会丢失。

from langchain.globals import set_llm_cache
from config import llm
from langchain.cache import InMemoryCache
import time# 开始计时
start_time = time.time()# 设置内存缓存
set_llm_cache(InMemoryCache())# 第一次调用,由于缓存中没有内容,因此可能会较慢
llm.invoke("介绍一下2023年环法冠军温格高")# 结束计时
end_time = time.time()# 打印执行时间
print(f"Execution first time: {end_time - start_time

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