Repolode
zilliztech

zilliztech/GPTCache

Библиотека семантического кэширования запросов к LLM: сохраняет ответы и повторно использует их для похожих вопросов, сокращая расходы на API и задержки.

Звёзды
8,213
Форки
597
Открытые issues
100
Последний коммит
в прошлом месяце

Что это?

GPTCache — это библиотека Python для кэширования ответов API больших языковых моделей. Вместо поиска только по точному совпадению промптов она преобразует запросы в эмбеддинги и ищет семантически похожие вопросы в векторном хранилище. Если найден близкий запрос, библиотека возвращает сохранённый ответ. Это сокращает количество повторных вызовов API, расход токенов и время ответа в приложениях, получающих много похожих запросов.

Библиотека устроена модульно: любой компонент можно заменить. Доступны адаптеры LLM (OpenAI, LangChain, Llama.cpp, Dolly и другие), генераторы эмбеддингов (ONNX, OpenAI, Cohere, Hugging Face, SentenceTransformers и другие), хранилища кэша (SQLite, PostgreSQL, MySQL, DuckDB, DynamoDB и другие), векторные хранилища (Milvus, Zilliz Cloud, FAISS, Chroma, PGVector, Qdrant, Weaviate и другие), а также политики вытеснения, например LRU, LFU и FIFO. Кроме того, доступен Docker-образ сервера, чтобы приложения на любом языке могли использовать кэш по сети.

Проект активно развивается, поэтому API может меняться от релиза к релизу. В README указано, что адаптеры больше не дополняются поддержкой новых форматов API LLM, а для пользовательских интеграций рекомендуется использовать API get и set.

Ключевые возможности

  • 01Семантическое сопоставление запросов с помощью эмбеддингов и векторного поиска, а не только точное совпадение строк.
  • 02Подключаемые адаптеры LLM, в том числе интеграция с OpenAI ChatCompletion и LangChain.
  • 03Несколько вариантов хранилища, включая SQLite, PostgreSQL, MySQL и DynamoDB.
  • 04Поддержка векторных хранилищ, в том числе Milvus, FAISS, Chroma, Qdrant и Weaviate.
  • 05Распределённое кэширование через Redis или memcached для горизонтально масштабируемых развёртываний.
  • 06Docker-образ сервера, позволяющий приложениям на любом языке использовать кэш.

Сценарии использования

  • Сокращение расходов на API OpenAI и других LLM в чат-ботах, получающих много похожих вопросов от пользователей.
  • Ускорение ответов в приложениях на LangChain или LlamaIndex за счёт повторного использования предыдущих ответов.
  • Локальное тестирование приложений с LLM без обращения к работающей модели при каждом запуске.
  • Совместное использование семантического кэша несколькими репликами сервиса через Redis.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет из PyPI

    pip install gptcache
  2. 2

    Инициализируйте кэш в существующем коде OpenAI

Что важно знать

  • API может измениться в любой момент, поскольку проект быстро развивается.
  • Проект больше не добавляет поддержку новых API LLM или моделей; в README вместо этого рекомендуется использовать API get и set.
  • Требуется Python 3.8.1 или выше.

Темы

Частые вопросы

Что такое GPTCache?
Библиотека семантического кэширования запросов к LLM: сохраняет ответы и повторно использует их для похожих вопросов, сокращая расходы на API и задержки. GPTCache — это библиотека Python для кэширования ответов API больших языковых моделей. Вместо поиска только по точному совпадению промптов она преобразует запросы в эмбеддинги и ищет семантически похожие вопросы в векторном хранилище. Если найден близкий запрос, библиотека возвращает сохранённый ответ. Это сокращает количество повторных вызовов API, расход токенов и время ответа в приложениях, получающих много похожих запросов.
GPTCache можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
GPTCache распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
GPTCache всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в GPTCache — 22 сент. 2026 г..
Для чего можно использовать GPTCache?
Сокращение расходов на API OpenAI и других LLM в чат-ботах, получающих много похожих вопросов от пользователей. Ускорение ответов в приложениях на LangChain или LlamaIndex за счёт повторного использования предыдущих ответов. Локальное тестирование приложений с LLM без обращения к работающей модели при каждом запуске. Совместное использование семантического кэша несколькими репликами сервиса через Redis.
Как установить GPTCache?
Установите пакет из PyPI: pip install gptcache Инициализируйте кэш в существующем коде OpenAI
Где скачать GPTCache?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/zilliztech/GPTCache

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Открытый AI-шлюз с единым OpenAI-совместимым API для 23+ LLM-провайдеров, резервным переключением, балансировкой нагрузки, семантическим кэшированием и виртуальными ключами.

9 тыс.1,4 тыс.GoApache-2.0Обновлён 16 часов назад