AI生产中的缓存策略：降低成本提升性能

概述：
大多数AI应用难以投入生产，主要障碍包括成本、性能和安全等。缓存策略在解决成本和性能问题上扮演了关键角色。

成本挑战：
运行AI模型尤其是大规模应用时成本很高。例如，GPT-4模型处理1M输入和输出令牌的成本分别为30美元和60美元，对于处理大量用户查询的应用，如客服聊天机器人，这意味着巨大的月度成本。

性能视角：
用户期待即时响应，而未使用缓存的AI应用在高峰期或处理复杂查询时可能无法满足这一需求。

缓存的魔力：
AI应用中的缓存策略通过存储和复用大型语言模型的提示和响应来减少响应时间并显著降低成本。

为什么使用缓存：
引入缓存后，对于常见问题，如产品推荐或退货政策等，聊天机器人可以即时从缓存中检索答案，显著降低了处理查询的成本和时间。

缓存技术深掘：
缓存技术根据应用需求和规模的不同而有所不同。标准缓存和语义缓存是两种主要的缓存技术。标准缓存通过检查用户查询与缓存信息之间的精确匹配来存储信息，而语义缓存则基于语义相似性检索信息，更适合自然语言的处理。

技术实施：

• 内存缓存：简单快捷，适用于临时存储。
• MongoDB缓存：提供持久性和可扩展性，适合复杂的AI应用开发。
• 语义缓存：通过向量嵌入和MongoDB的高级数据库管理功能，创建语义层次的缓存，优化响应速度和准确性。

结论：
从未使用缓存到引入语义缓存，AI应用的操作效率和成本效益显著提升，通过高效处理查询变体，确保了用户体验的速度和应用的可扩展性及财务可行性。