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LMCache适用于哪些实际应用场景？

2025-08-14

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LMCache适用于以下典型场景：

多轮问答系统：缓存对话上下文中的键值对，加速连续提问的响应，减少聊天机器人延迟。
检索增强生成（RAG）：缓存文档的键值对，快速响应相似查询，提升知识库或智能搜索效率。
多模态模型推理：通过哈希图像token缓存视觉-语言模型的中间结果，降低GPU内存占用。
大规模分布式部署：利用跨节点共享缓存功能，优化企业级AI推理服务的资源利用率。

例如，在RAG应用中，LMCache可缓存高频检索文档的计算结果，后续相同或相似查询可直接复用缓存，减少重复计算开销。其开源特性（Apache 2.0许可证）也便于社区定制化扩展。

本答案来源于文章《LMCache：加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》

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