在检索增强生成(RAG)应用场景中，LMCache通过缓存文档片段的键值对实现了显著的性能提升。当系统处理类似查询时，可以直接复用已缓存的中间计算结果，避免了重复的Transformer层前向计算。测试数据显示，在文档检索等高频重复查询场景下，LMCache能减少70%以上的计算量。该工具特别优化了非连续文本片段的缓存复用能力，突破传统KV缓存对文本连续性的要求。配合分布式存储架构，LMCache可以使企业知识库、智能客服等RAG应用的响应速度提升5倍以上，同时大幅降低GPU资源消耗成本。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLMCache: Ein Key-Value-Cache-Optimierungswerkzeug zur Beschleunigung von Schlussfolgerungen auf großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " LMCache在检索增强生成场景展现显著优势
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil