在llm的prompt缓存方法

Prompt缓存可以从两个角度来处理：

基于相似度的外部缓存

一种是对提示词和结果做相似性对比，对结果缓存，这一部分可以在外部来做，例如 langchain的 llm caching。具体实现方法包括：

向量化存储：
- 将prompt转换为向量表示
- 使用向量数据库（如FAISS、Milvus等）存储
- 通过向量相似度检索相近的历史prompt
模糊匹配：
- 使用编辑距离等算法计算文本相似度
- 设置相似度阈值进行匹配
- 返回最相似的历史响应
缓存策略：
- LRU（最近最少使用）淘汰
- 时间过期机制
- 容量限制管理

基于KV Cache的内部优化

另一种是利用 KV Cache 中的交叉注意力机制，复用相同的提示词前缀，这是ChatGPT使用的方法。其工作原理是：

KV Cache机制：
- 存储每个token的Key和Value计算结果
- 避免重复计算相同前缀
- 提高推理性能
增量计算：
- 只对新增的token进行注意力计算
- 复用已缓存的中间状态
- 显著减少计算量
内存管理：
- 自动清理过期缓存
- 动态调整缓存大小
- 优化内存使用

在实际应用中，我们可以综合运用这两种缓存方法来优化性能：

对于完全相同或高度相似的prompt，优先使用外部缓存机制
对于部分重叠的prompt，则可以利用KV Cache机制
具体使用哪种策略，需要根据实际场景和资源限制来权衡选择

值得注意的是，KV Cache中的Key和Value都包含了位置编码信息。这意味着要充分发挥prompt缓存的作用，需要确保提示词保持相同的前缀结构。如果提示词的位置发生变化，即使内容相同，对应的KV值也会不同。

具体来说，当两次不同的推理过程中，如果prompt具有相同的提示词前缀，那么这部分的KV计算结果是完全一致的，因此可以直接复用之前推理过程中的KV cache，从而提高推理效率。

最近有一个有趣的论文：通过使用DSL（领域特定语言）来描述prompt结构，可以更精确地控制位置编码。这种方法不仅能够缓存相同的前缀，还支持缓存相同的后缀，同时允许中间部分灵活变动，进一步提升了缓存的效率。但我个人感觉比较难用，等于给本来很灵活的prompt套上了一层结构化的描述语言，这种结构化的语言如果是一些GPT应用的开发有固定模式可能还好，但是通用场景下很难让用户能够用得起来这么专业的描述语言。

像RAG系统中的文档检索结果和固定的记忆上下文，都非常适合作为”提示词前缀”，这样可以更好地利用KV Cache机制。

在设计prompt结构时，我们应该按照内容的变化频率来排序，将越”稳定”的部分放在越前面的位置：

系统提示词（System Prompt）：基本保持不变
个人记忆（Memory）：对特定用户来说相对稳定
RAG检索内容（Context）：根据查询动态变化
对话历史（History）：随交互持续更新
用户输入（User Input）：每次都不同

这种由稳定到动态的排序结构可以最大化KV Cache的复用效果：

System: 你是一个专业的助手。请基于以下上下文回答问题。
Memory: {personal_memory_context}
Context: {retrieved_documents}
History: {chat_history}
User: {user_question}