本文讨论了两种优化大型语言模型（LLM）性能的主要方法：提示缓存和语义缓存。提示缓存，或称精确匹配缓存，存储并检索相同提示的响应，提供简单性和最大成本节省，但在输入略有变化时会失效。相反，语义缓存使用向量嵌入和相似性搜索来根据含义匹配提示，使其在用户意图一致但措辞各异的自然语言交互中更有效。 AI
影响 在用户输入各异的应用中，语义缓存为降低LLM推理成本和延迟提供了更强大的解决方案。
排序理由 文章讨论的是现有LLM基础设施的优化技术，而不是新的模型发布或核心研究。
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