LMCacheは、以下の3つの典型的なアプリケーションシナリオに特に適している：
- マルチキャスト質疑応答システム: 対話履歴のキーと値のペアをキャッシュすることで、同じ文脈を含む連続した質問をユーザーがした場合のダブルカウントを大幅に減らすことができます（例：カスタマーサービスボット）。
- 検索機能拡張ジェネレーション（RAG）キャッシュされた文書エンコーディングのKey-Valueペアは、知識ベース文書に対する類似のクエリに対して迅速に応答することができる。典型的な例としては、エンタープライズ・インテリジェント・サーチや文書クイズ・システムなどがある。
- 多峰推論画像特徴量とテキスト特徴量のキーと値のペアを同時にキャッシュすることで、ハイブリッド視覚-言語モデルのGPUメモリ使用量を効果的に削減します（医療画像レポート生成シナリオなど）。
公式テストによると、入力トークンの繰り返しレートが30%を超えるシナリオでは、LMCacheは通常5倍以上のスループット向上をもたらす。
この答えは記事から得たものである。LMCache：大規模言語モデルの推論を高速化するキーバリューキャッシュ最適化ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LMCacheは具体的にどのようなシナリオで最適化されるのか？
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