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缓存对大型语言模型 API 请求的响应

  • 项目

适用于：所有 API 管理层级

llm-semantic-cache-store 策略会将对聊天补全 API 和补全 API 请求的响应缓存到配置的外部缓存中。 响应缓存可以降低后端 Azure OpenAI API 需要满足的带宽和处理能力要求，并可以减小 API 使用者能够察觉到的延迟。

注意

注意

按照策略声明中提供的顺序设置策略的元素和子元素。 详细了解如何设置或编辑 API 管理策略。

支持的模型

将该策略与添加到 Azure API 管理的 LLM API（通过 Azure AI 模型推理 API 提供）配合使用。

策略语句

<llm-semantic-cache-store duration="seconds"/>

属性

属性 说明 需要 默认
duration 缓存条目的生存时间，以秒为单位指定。 允许使用策略表达式。 是 空值

使用情况

使用注意事项

  • 此策略只能在策略部分中使用一次。
  • 如果缓存查找失败，则使用缓存相关操作的 API 调用不会引发错误，并且缓存操作成功完成。

示例

相应的 llm-semantic-cache-lookup 策略的示例

<policies>
    <inbound>
        <base />
        <llm-semantic-cache-lookup
            score-threshold="0.05"
            embeddings-backend-id ="llm-backend"
            embeddings-backend-auth ="system-assigned" >
            <vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>
        </llm-semantic-cache-lookup>
    </inbound>
    <outbound>
        <llm-semantic-cache-store duration="60" />
        <base />
    </outbound>
</policies>

相关内容

有关使用策略的详细信息，请参阅：