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。
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》