加速你的生成式人工智能：通过大语言模型缓存策略掌握成本优化

本文深入研究了用于大语言模型应用的创新成本节约策略，强调了战略性缓存技术的重要性。 它提供了一个实用的、循序渐进的指南，用于实施有效的缓存，包括精确匹配、相似度和中间产物缓存，以降低成本。 对于那些希望优化其生成式人工智能项目并提高效率的人来说，这是一个改变游戏规则的方法。