一位开发者遇到了一个问题，即缓存的LLM响应提供了过时的信息，因为缓存键没有考虑时间。要求LLM总结“昨天的”工单，但由于没有提供当前日期，提示保持静态。这导致每天都提供相同的缓存响应，尽管底层数据已经改变。解决方案是将当前日期纳入提示和缓存键中，以确保时间敏感信息得到正确更新。 AI
影响 强调了为LLM输出设计健壮缓存策略的重要性，尤其是在处理时间敏感数据时。
排序理由 该条目描述了与实现LLM缓存相关的技术问题和解决方案，这是一个工具级别的关注点。
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<p>Have you ever cached an LLM response to save money and then served a stale answer the next day? I did, and the confusing part was that the model had done exactly what I asked. The problem was that I asked it the same question without telling it what day it was, and my cache ke…