《实战AI模型》：GPT语义缓存为什么用GPTCache而不是Redis？
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为什么不是Redis？
在完成可行性验证后, 就进入了系统搭建环节. 我必须强调的是, 当我们构建 ChatGPT 缓存系统时, Redis 通常不是我们的最佳选择.
我个人认为Redis是一个非常优秀的工具，在其性能和灵活性方面都表现出色，并广泛应用于各类场景。然而，在采用键值存储模式时，Redis 无法高效检索近似键。
如果用户提出以下两个问题：
我想了解各个主流深度学习框架的优缺点是什么。能不能分享一下PyTorch、TensorFlow和JAX之间的主要区别呢？
该系统将之界定为两个相异的问题。然而实际上，这两个问题所指的内容是相同的。无论采用何种方式缓存——是整个问题本身或是经分词器提取的关键字——Redis都无法实现对查询的有效命中。
然而，在自然语言处理领域中，不同词汇往往具有相同的含义。深度学习模型尤其特别擅长于理解上下文关系。这表明，在构建语义缓存系统时，我们应当引入该技术环节以提升系统的性能表现。
成本问题也是Redis在AIGC场景中不被广泛采用的一个关键因素。然而，在实际应用中会发现存储成本随上下文长度和键值长度的增加而成倍上升。因此，在这种情况下推荐优先考虑基于磁盘系统的缓存方案会更加合适。此外由于ChatGPT回复耗时较长在缓存效率方面的要求相对较低一些。
因为以上两个原因，GPT语义缓存用GPTCache而不是Redis。
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