緩存

本文探討了語(yǔ)義緩存在提升大型語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用程序性能中的關(guān)鍵作用。與傳統(tǒng)緩存不同，語(yǔ)義緩存理解用戶查詢背后的語(yǔ)義，提供更快、更相關(guān)的響應(yīng)。這種技術(shù)通過(guò)嵌入模型、矢量搜索等組件，顯著提高了自動(dòng)化客戶支持、實(shí)時(shí)翻譯等應(yīng)用的效率，為企業(yè)優(yōu)化操作和提升用戶體驗(yàn)提供了新路徑。

論文 Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache 介紹了一種名為Elastic Cache的新型KV緩存管理技術(shù)，旨在提高多模態(tài)指令跟隨模型的時(shí)間和內(nèi)存效率，同時(shí)保持其生成長(zhǎng)且連貫輸出的能力。

緩存技術(shù)在高流量、大并發(fā)的應(yīng)用服務(wù)中是一把利器，使用緩存可以降低數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)壓力、提高接口響應(yīng)速度。緩存技術(shù)分為本地緩存和分布式緩存，二者各有利弊。本地緩存無(wú)法在集群中進(jìn)行共享，存在應(yīng)用服務(wù)重啟數(shù)據(jù)丟失、需要重新預(yù)熱加載的問(wèn)題，而分布式緩存如redis、Memcached可以解決此類問(wèn)題。但是由于本地緩存沒(méi)有分布式緩存的網(wǎng)絡(luò)io耗時(shí)和集中化依賴問(wèn)題，依然在很多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中有著獨(dú)到的應(yīng)用。本文主要介紹現(xiàn)有的主流本地緩存技術(shù)以及挑戰(zhàn)，并提出一種自研本地緩存技術(shù)。

為了提高 Web 應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)的性能與效率，使用 Redis 或 Amazon ElastiCache 來(lái)作為緩存加速已經(jīng)是業(yè)界主流的解決方案。隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的增長(zhǎng)，其需要處理的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，使用有效的緩存機(jī)制更是尤為重要，如何選擇適合的緩存解決方案呢？

緩存（caching）是將內(nèi)容（網(wǎng)頁(yè)、圖片等）存儲(chǔ)在請(qǐng)求者附近的過(guò)程，以便這些內(nèi)容加載更快。