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ChatGPT爆火，为何大模型却依然没有得到广泛的应用？

原因无它，受制于性能和成本。

最近，有这样一个项目引发业内关注和讨论——GPTCache（https://github.com/zilliztech/GPTCache）。

它使用向量数据库技术为各种 LLM 应用提供一层语义缓存，能够存储 LLM 响应，从而显著减少检索数据所需的时间、降低 API 调用开销、提升应用可扩展性。

简单来说，有了 GPTCache，受制于性能优化与成本的 LLM 应用，可以挣脱这些束缚，真正做到省钱、省时、省力了。

AIGC人狂喜！

而背后的操盘手正是向量数据库领域的全球领先者——Zilliz。

早在2019年，它就开源了全球首个向量数据库项目Milvus，现在全球已经拥有超过1000家企业用户。

去年11月推出云端全托管的向量数据库服务Zilliz Cloud（https://zilliz.com/cloud），一经发布就在全球范围内引发了 LLM 和 AI 开发者的广泛关注和使用。

上个月它才被英伟达老黄在GTC 2023上倾力推荐，更被 OpenAI 官方指定为 ChatGPT Retrieval Plugin 技术提供商。

来康康这究竟是个什么项目？Zilliz 为什么要做这样一个项目？为了解答这些疑惑，我们找到了 GPTCache 项目的负责人—— Zilliz 合伙人、技术总监栾小凡，他为我们讲述了背后的故事。

GPTCache 的灵感起源是从一次午饭闲聊时开始的。

在展开讲述前，先普及一个背景。我的团队负责开源项目 Milvus 的开发与维护，需要频繁为社区用户答疑解惑。在这个过程中，经常会被问及一些基础文档相关或重复性的问题，加之不断有新用户进群，最终便形成了一个「提问、解答、重复提问、重复解答」的循环。而站在用户的角度，询问和答疑不都是同步和即时的（尽管我们一直在努力，但很难做到 24 小时在线）。尤其在遇到紧急情况时，可能根本得不到有效反馈。

这就是 OSSChat 的起源。作为一个开源项目知识库的集成者，它可以在 ChatGPT 的基础上，帮用户解决在 GitHub 上开源项目的很多问题，例如文档查找、安装指南等各种基础问题。

https://osschat.io

OSSChat 问世后，我们很激动，因为这是一个可以真正造福广大开发者的应用。但很快团队便遇到了新的考验，随着使用OSSChat用户越来越多，我们忽然意识到一个问题：ChatGPT 可能会成为阻碍 OSSChat 提升性能的瓶颈。

一来不稳定的 ChatGPT 服务会拉低 OSSChat 响应速度；二来每次调用 ChatGPT 接口，都会产生新的费用，这导致 OSSChat 的使用成本不断拉升。

同时，这也验证了我之前的一个猜测：为什么在 ChatGPT 如此火爆的情况下，LLM 依然没有得到最为广泛的应用？答案是因为受制于性能和成本，甚至可以这样形容，性能和成本是 LLM 难以推广、应用以及获取用户增长的罪魁祸首。

说回 OSSChat，如何在保证它在性能提升的同时还能减少使用成本，成为团队亟待解决的大问题。烦恼于这件事的解决方案，大家经常食不知味。

于是，我明确提出了吃饭时不聊工作的要求。又是一次午饭时间，大家你一言我一语地唠闲嗑。但你知道，程序员聚在一起就那三个话题：计算机、买房和孩子。说着说着，话题就扯到了计算机的发展：在冯·诺依曼的体系结构下有了 CPU、Memory、控制器……由于 CPU 和内存在速度上不匹配，慢慢又发展出了在 CPU 之上的多级缓存。类比到 AI 时代，大模型就是新的 CPU，Vector Database 是内存。那在系统运行很慢的情况下……

对了！缓存层！在系统运行很慢的情况下，缓存层的重要性就不言而喻了！

既然这样，为什么不添加一个缓存层来存储 LLM 生成的响应呢？！这样一来，我们不仅可以提升 OSSChat 的响应速度，还能节省成本。

这就是 GPTCache 诞生的最初过程。

LLM 缓存层的想法让我们看到了更多的可能性。其实，GPTCache 的逻辑类似于过去在搭建应用时，增加一层 Redis 和 Memcache，从而加快系统查询效率并降低访问数据库的成本。有了缓存层，在测试 OSSChat 功能时，就无需再额外调用 ChatGPT 的接口了，省时省事儿，说的就是这个道理。

不过，传统的缓存只在键值相同的情况下检索数据，不适用于 AIGC应用。

AIGC 需要的是语义近似的缓存，例如「苹果手机」和「iPhone」实际上都是指苹果手机。

所以，需要专门为 AIGC 应用设计搭建了一种全新的缓存，我们给它命名为——GPTCache。

有了它，我们就能够对上百万个缓存的提问向量进行向量相似性检索，并从数据库中提取缓存的响应回答。这样一来，OSSChat 端到端的平均响应时间便能显著降低，也能节省更多成本。

简言之，它可以加速 ChatGPT 响应速度并优化语义检索。有了 GPTCache，用户只需修改几行代码便可缓存 LLM 响应，将 LLM 应用提速100多倍。

当然，进行到这里，GPTCache 还只是一个概念。是否真正具备可行性还需要进一步验证。于是，团队对 OSSChat 发起了多轮调研。几番调查过后，我们发现用户的确喜欢提问某几类特定的问题：

这意味着和传统应用一样，AIGC 应用的用户访问同样具有时间和空间的局部性。因此，可以完美利用缓存来减少 ChatGPT 的调用次数。

验证完可行性，便到了搭建系统的环节。这里我有一点必须要分享，在搭建 ChatGPT 缓存系统时，Redis 并不是我们的首选。

个人而言，我很喜欢用 Redis，它性能出色又十分灵活，适用于各种应用。但是 Redis 使用键值数据模型是无法查询近似键的。

如果用户提出以下两个问题：

所有深度学习框架的优缺点是什么？

告诉我有关 PyTorch vs. TensorFlow vs. JAX 的区别？

Redis 会将其定义为两个不同的问题。而事实上，这两个问题表达的是同一个意思。无论是通过缓存整个问题还是仅缓存由分词器生成的关键字，Redis 都无法命中查询。

而不同的单词在自然语言中可能具有相同的含义，深度学习模型更擅长处理语义。因此，我们应该在语义缓存系统中加入向量相似性检索这一环节。

成本是 Redis 不适用于 AIGC 场景的另一个原因。逻辑很简单，上下文越长，键和值越长，使用 Redis 存储内容所产生的费用也可以就会高得离谱。因此，使用基于磁盘（disk-based）的数据库进行缓存可能是更好的选择。加上 ChatGPT 响应较慢，所以对缓存响应速度的要求也不是很高。

话不多说，先放一张 GPTCache 的架构图：

为了简化流程，我们最终决定了删除上下文管理器，所以整个 GPTCache 系统共包含五个主要组件：

适配器将 LLM 请求转换为缓存协议，并将缓存结果转换为 LLM 响应。由于想让 GPTCache 变得更加透明（这样用户无需额外研发，便可将其轻松集成到我们的系统或其他基于 ChatGPT 搭建的系统中），所以适配器应该方便轻松集成所有 LLM，并可灵活扩展，从而在未来集成更多的多模态模型。

目前，我们已经完成了 OpenAI 和 LangChain 的适配器。未来，GPTCache 的接口还能进一步扩展，以接入更多 LLM API。

Embedding 生成器可以将用户查询的问题转化为 embedding 向量，便于后续的向量相似性检索。为满足不同用户的需求，我们在当下支持两种 embedding 生成方式。第一种是通过云服务（如 OpenAI、Hugging Face 和 Cohere 等）生成 embedding 向量，第二种是通过在 ONNX 上使用本地模型生成 embedding 向量。

后续，GPTCache 还计划支持 PyTorch embedding 生成器，从而将图像、音频文件和其他类型非结构化数据转化为 embedding 向量。

缓存管理器是 GPTCache 的核心组件，具备以下三种功能：

缓存管理器采用可插拔设计。最初，团队在后端实现时使用了 SQLite 和 FAISS。后来，我们进一步扩展缓存管理器，加入了 MySQL、PostgreSQL、Milvus 等。

逐出管理器通过从 GPTCache 中删除旧的、未使用的数据来释放内存。必要时，它从缓存和向量存储中删除数据。但是，在向量存储系统中频繁进行删除操作可能会导致性能下降。所以，GPTCache 只会在达到删除阈值时触发异步操作（如构建索引、压缩等）。

GPTCache 从其缓存中检索 Top-K 最相似答案，并使用相似性评估函数确定缓存的答案是否与输入查询匹配。

GPTCache 支持三种评估函数：精确匹配（exact match）、向量距离（embedding distance）和 ONNX 模型评估。

相似性评估模块对于 GPTCache 同样至关重要。经过调研，我们最终采用了调参后的 ALBERT 模型。当然，这一部分仍有改进空间，也可以使用其他语言模型或其他 LLM（如 LLaMa-7b）。对于这部分有想法的小伙伴可以联系我们！

后期处理器整理最终响应返回给用户。它可以返回最相似的响应或根据请求的温度参数调整响应的随机性。如果在缓存中找不到相似的响应，后期处理器则会将请求转发给 LLM 来生成响应，同时生成的响应将被存储在缓存中。

接下来便是检验成果的重要一步了！为评估 GPTCache 的性能，我们选取了一个数据集，其中包含三种句子对：语义相同的正样本、语义相关但不完全相同的负样本、语义完全不相关的中间样本。

为了确定基线（baseline），我们先将 30,000 个正样本的键存入缓存中。接下来，我们随机选择 1,000 个样本，并使用对应的另 1,000 条句子（句子对中的另一个句子）作为查询语句。

以下是我们获得的结果：

我们发现，将 GPTCache 的相似性阈值设置为 0.7 可以较好地平衡命中率和负相关比率。因此，所有后续测试中都会应用这个设置。

用 ChatGPT 生成的相似度分数来确定缓存的结果是否与查询问题相关。将正样本阈值设置为 0.6，使用以下 prompt 生成相似度分数：

（注：以上 prompt 为中文翻译。原文请见：https://zilliz.com/blog/Yet-another-cache-but-for-ChatGPT）

进行包含 50％ 正样本和 50％ 负样本的查询，在运行 1,160 个请求后，产生了如下结果：

命中率几乎达到了 50％，命中结果中的负样本比例与实验 1 相似。这说明 GPTCache 善于区分相关及不相关的查询。

将所有负样本插入到缓存中，并使用它们句子对中的另一个句子作为查询。虽然某些负样本获得了较高的相似度得分（ChatGPT 认为它们的相似度打分大于 0.9），但是没有一个负样本命中缓存。原因可能是相似性评估器中使用的模型针对该数据集进行过微调，所以几乎所有负样本的相似性打分都降低了。

以上就是团队进行的典型实验，目前，我们已将 GPTCache 集成到 OSSChat 聊天机器人中，并努力收集生产环境中的统计数据。后续，我也会发布基准测试报告，报告中还包含实际用例，可以期待一下！

在进一步规划上面，团队正努力在 GPTCache 中接入更多 LLM 模型和向量数据库。此外，GPTCache Bootcamp也即将发布。大家可以通过 bootcamp 学习如何在使用 LangChain、Hugging Face 等过程中加入 GPTCache，也可以 get 如何将 GPTCache 融入其他多模态应用场景中。

仅仅两周时间，我们便完成搭建了 GPTCache 并将其开源。在我看来，这是一件了不起的事情，这离不开团队每一位成员的付出。从他们的身上我一次又一次地感受到开发者这个群体的冲劲，以及努力实践“技术改变未来”的信念，感慨良多。

对于团队以外的开发者，我也有一些话想说。进行这次分享的初衷是希望站在 AIGC 从业者的角度，和大家分享 ChatGPT 引领的浪潮下，开发者「从 0 到 1」、「从 1 到 100」的探索经历和心得，以求和大家讨论、共勉。

当然，最最重要的是希望各位开发者能参与到 GPTCache 的共建中。作为一个新生儿，它仍有很多需要学习的地方；而作为一个为开源而生的项目，它需要大家的建议、指正。

GitHub链接：https://github.com/zilliztech/GPTCache