Общий хаб памяти для команд AI-агентов: превращает переписки, документы и код в общие управляемые ресурсы памяти для разных агентских фреймворков.
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
Установите пакет из PyPI
pip install gptcache - 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
Фреймворк для дообучения, обучения, инференса и деплоя более 600 больших языковых и 400 мультимодальных моделей, включая SFT, DPO и GRPO.
Открытый AI-шлюз с единым OpenAI-совместимым API для 23+ LLM-провайдеров, резервным переключением, балансировкой нагрузки, семантическим кэшированием и виртуальными ключами.
Навык на базе MCP для McDonald’s China: рассчитывает самый дешёвый заказ в выбранном ресторане и предупреждает об истекающих купонах.
Утилита на Python для преобразования PDF, документов Office, HTML, изображений, аудио и других форматов в Markdown для конвейеров обработки LLM и анализа текста.
Низкоуровневый Python-фреймворк для создания долгоживущих агентов с состоянием, устойчивым выполнением, участием человека и памятью.