PulseAugur
中
实时 13:44:50
English(EN) Our prompt cache hit 26% until we split one message in two

通过拆分消息和预加载来改进AI提示缓存

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一家名为Hypercritica的公司发现，他们使用的AI编辑器的提示缓存命中率仅为26%，因为他们使用的AI模型不会缓存单条消息中的共享前缀。通过将提示拆分为三个独立的请求——系统提示、稳定的每本书上下文和易变的每轮上下文——并使用初始请求预加载缓存，他们将命中率提高到86-87%。此优化将三轮对话的成本降低了约35%。 AI

影响 优化提示缓存可以为处理对话上下文的AI应用程序带来显著的成本节约。

排序理由 此条目描述了AI应用程序的技术优化，而非核心AI发布或重大的行业事件。

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通过拆分消息和预加载来改进AI提示缓存

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Yash Wanvari ·

    我们的提示缓存命中率曾达26%，直到我们将一条消息拆分为两条

    <p>For a few months our chat feature paid full price for tokens it had already sent a minute earlier. Each turn of a conversation re-sent the same large block of context about the user's book, and the provider's prompt cache should have discounted almost all of it. In practice on…

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