减少 Java 调用大模型接口成本：缓存与摘要模型的妙用
大家好！今天我们来聊聊一个在实际开发中经常遇到的问题：Java 应用调用大模型接口，成本过高。随着大模型能力的日益强大，越来越多的应用开始利用它们来提升智能化水平。然而，大模型的 API 接口通常按 Token 收费，高频调用或处理长文本时，成本会迅速攀升。
那么，如何有效地降低 Token 用量，从而降低调用成本呢？今天我将分享两种关键技术：缓存机制和摘要模型。我们将深入探讨它们的工作原理，并结合 Java 代码示例，展示如何在实际项目中应用这些技术来优化成本。
一、Token 成本分析与优化方向
在深入技术细节之前，我们先来分析一下 Token 成本的构成，以及优化的方向。
1. Token 成本构成
Token 成本主要由以下几个因素决定：
- 请求 Token 数量： 这是最直接的成本因素，输入的文本越长，Token 数量越多。
- 响应 Token 数量： 大模型返回的文本长度也会影响成本。
- 模型单价： 不同模型的价格不同，例如 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 的价格差异很大。
- 请求频率： 高频调用会迅速累积成本。
2. 优化方向
基于以上分析，我们可以从以下几个方面入手优化成本：
- 减少请求 Token 数量： 这是最有效的策略，例如使用摘要模型压缩文本，或只发送必要的上下文信息。
- 减少响应 Token 数量： 可以通过调整模型参数，例如设置
max_tokens来限制响应长度。 - 选择合适的模型： 根据实际需求选择性价比更高的模型。如果 GPT-3.5 Turbo 能够满足需求，就没有必要使用 GPT-4。
- 降低请求频率： 通过缓存机制，避免重复请求。
今天我们将重点讨论如何通过缓存和摘要模型来减少请求 Token 数量和降低请求频率。
二、缓存机制：避免重复请求
1. 缓存的基本原理
缓存是一种常见的优化技术，其基本原理是将计算结果或数据存储起来，当下次需要相同的结果时，直接从缓存中获取，避免重复计算或请求。
对于大模型 API 接口，我们可以将请求和响应缓存起来。当收到相同的请求时，直接返回缓存的响应，从而避免向大模型发送重复请求，节省 Token 成本。
2. Java 缓存实现方案
Java 提供了多种缓存实现方案，例如：
- HashMap： 最简单的缓存实现，适用于数据量较小，并发量较低的场景。
- Guava Cache： Google Guava 提供的内存缓存，支持多种过期策略和并发控制。
- Caffeine： 高性能的 Java 缓存库，提供更精细的控制和更好的性能。
- Redis： 分布式缓存，适用于高并发、大数据量的场景。
选择哪种缓存方案取决于具体的应用场景和性能需求。
3. 代码示例：Guava Cache 实现
下面我们使用 Guava Cache 来实现一个简单的缓存示例：
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class LLMCache {
private final LoadingCache<String, String> cache;
public LLMCache(LLMClient llmClient) {
cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000) // 设置缓存最大容量
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS) // 设置过期时间
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 当缓存中没有数据时，调用 LLMClient 获取数据
return llmClient.callLLM(key);
}
});
}
public String getResponse(String prompt) throws ExecutionException {
return cache.get(prompt);
}
// 假设的 LLMClient 类，用于调用大模型 API
public static class LLMClient {
public String callLLM(String prompt) throws InterruptedException {
// 模拟调用大模型 API，实际项目中需要替换为真实的 API 调用
System.out.println("Calling LLM API for prompt: " + prompt);
Thread.sleep(1000); // 模拟 API 调用延迟
return "LLM response for: " + prompt;
}
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
LLMClient llmClient = new LLMClient();
LLMCache llmCache = new LLMCache(llmClient);
// 第一次请求，调用 LLM API
String response1 = llmCache.getResponse("What is Java?");
System.out.println("Response 1: " + response1);
// 第二次请求，从缓存中获取数据
String response2 = llmCache.getResponse("What is Java?");
System.out.println("Response 2: " + response2);
// 请求不同的问题，再次调用 LLM API
String response3 = llmCache.getResponse("What is Spring?");
System.out.println("Response 3: " + response3);
Thread.sleep(2000); // 等待一段时间，超过过期时间
String response4 = llmCache.getResponse("What is Java?");
System.out.println("Response 4: " + response4);
}
}代码解释：
LLMCache类使用 Guava Cache 来缓存 LLM API 的响应。CacheBuilder用于配置缓存的各种参数，例如最大容量和过期时间。CacheLoader用于定义当缓存中没有数据时，如何加载数据。在本例中，我们使用LLMClient来调用大模型 API。getResponse方法用于从缓存中获取数据。如果缓存中存在数据，则直接返回；否则，调用CacheLoader加载数据，并将数据放入缓存。LLMClient类模拟调用大模型 API，实际项目中需要替换为真实的 API 调用。
运行结果：
Calling LLM API for prompt: What is Java?
Response 1: LLM response for: What is Java?
Response 2: LLM response for: What is Java?
Calling LLM API for prompt: What is Spring?
Response 3: LLM response for: What is Spring?
Calling LLM API for prompt: What is Java?
Response 4: LLM response for: What is Java?分析：
- 第一次请求 "What is Java?" 时，由于缓存中没有数据，所以调用了 LLM API。
- 第二次请求 "What is Java?" 时，由于缓存中已经存在数据，所以直接从缓存中获取了数据，没有调用 LLM API。
- 请求 "What is Spring?" 时，由于缓存中没有数据，所以调用了 LLM API。
- 等待一段时间后，由于缓存过期，再次请求 "What is Java?" 时，又调用了 LLM API。
4. 缓存策略的考虑
在实际应用中，需要根据具体的业务场景选择合适的缓存策略。以下是一些需要考虑的因素：
- 缓存失效时间： 如何设置缓存的过期时间？ 过短会导致缓存命中率降低，过长可能导致数据不一致。
- 缓存容量： 如何设置缓存的最大容量？ 容量过小会导致缓存频繁淘汰，容量过大可能占用过多内存。
- 缓存 Key 的设计： 如何设计缓存的 Key？ Key 的设计应该能够唯一标识一个请求，并且尽可能简洁。
- 缓存更新策略： 如何更新缓存？ 可以使用主动更新或被动更新的方式。主动更新是在数据发生变化时，立即更新缓存。被动更新是在缓存过期时，重新加载数据。
- 分布式缓存： 在分布式系统中，需要使用分布式缓存来保证数据的一致性。
三、摘要模型：压缩文本，减少 Token
1. 摘要模型的基本原理
摘要模型是一种自然语言处理技术，可以将长文本压缩成短文本，保留原文的核心信息。通过使用摘要模型，我们可以减少发送给大模型的 Token 数量，从而降低成本。
摘要模型可以分为两类：
- 抽取式摘要 (Extractive Summarization): 从原文中抽取关键句子组成摘要。
- 生成式摘要 (Abstractive Summarization): 理解原文的意思，然后用自己的语言生成摘要。
生成式摘要通常比抽取式摘要更自然流畅，但也更复杂，需要更强大的模型。
2. Java 调用摘要模型
Java 可以通过多种方式调用摘要模型，例如：
- Hugging Face Transformers： Hugging Face 提供了一个强大的 Transformers 库，支持多种预训练的摘要模型。可以使用 Java 的 ONNX Runtime 来运行 Transformers 模型。
- API 服务： 一些公司提供了摘要模型的 API 服务，例如 OpenAI、Google Cloud Natural Language API。
3. 代码示例：Hugging Face Transformers 实现
以下代码示例演示了如何使用 Java 的 ONNX Runtime 和 Hugging Face Transformers 来实现文本摘要：
import ai.onnxruntime.OnnxTensor;
import ai.onnxruntime.OrtEnvironment;
import ai.onnxruntime.OrtException;
import ai.onnxruntime.OrtSession;
import ai.onnxruntime.OrtSession.Result;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class TextSummarization {
private final OrtEnvironment environment;
private final OrtSession session;
public TextSummarization(String modelPath) throws OrtException {
environment = OrtEnvironment.getEnvironment();
session = environment.createSession(modelPath, new OrtSession.SessionOptions());
}
public String summarize(String text, int maxLength) throws OrtException {
// 1. Tokenize the input text
Tokenizer tokenizer = new Tokenizer("path/to/tokenizer/vocab.txt"); // 替换成实际的 tokenizer 文件路径
int[] inputIds = tokenizer.encode(text);
// 2. Create input tensors
OnnxTensor inputTensor = OnnxTensor.createTensor(environment, new long[]{1, inputIds.length}, inputIds);
Map<String, OnnxTensor> inputMap = new HashMap<>();
inputMap.put("input_ids", inputTensor);
// 3. Run the ONNX session
Result result = session.run(inputMap);
// 4. Extract the output
long[][] outputIds = (long[][]) result.getOutput("output").getValue();
// 5. Decode the output
String summary = tokenizer.decode(outputIds[0]);
return summary;
}
// 简单的 Tokenizer 类，用于将文本转换为数字 ID
static class Tokenizer {
private final Map<String, Integer> vocab;
private final Map<Integer, String> inverseVocab;
public Tokenizer(String vocabPath) {
vocab = loadVocab(vocabPath);
inverseVocab = new HashMap<>();
for (Map.Entry<String, Integer> entry : vocab.entrySet()) {
inverseVocab.put(entry.getValue(), entry.getKey());
}
}
private Map<String, Integer> loadVocab(String vocabPath) {
// 从文件中加载 vocab
// 这里省略具体实现，需要根据实际的 vocab 文件格式进行解析
// 例如，可以使用 BufferedReader 读取文件，然后按行解析
// 将每个 token 和对应的 ID 存储到 Map 中
Map<String, Integer> vocab = new HashMap<>();
// 示例数据
vocab.put("[PAD]", 0);
vocab.put("[UNK]", 1);
vocab.put("[CLS]", 2);
vocab.put("[SEP]", 3);
vocab.put("the", 4);
vocab.put("a", 5);
vocab.put("is", 6);
vocab.put("to", 7);
vocab.put("and", 8);
vocab.put("of", 9);
return vocab;
}
public int[] encode(String text) {
String[] tokens = text.split(" "); // 简单的分词，实际项目中需要使用更复杂的分词器
int[] ids = new int[tokens.length];
for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {
String token = tokens[i];
ids[i] = vocab.getOrDefault(token, 1); // 1 是 [UNK] 的 ID
}
return ids;
}
public String decode(long[] ids) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (long id : ids) {
if (id == 0) break; // 0 是 [PAD] 的 ID
sb.append(inverseVocab.get((int) id)).append(" ");
}
return sb.toString().trim();
}
}
public static void main(String[] args) throws OrtException {
// 替换成实际的模型文件路径
String modelPath = "path/to/onnx/model.onnx";
TextSummarization summarizer = new TextSummarization(modelPath);
String text = "This is a long text that needs to be summarized. " +
"It contains important information about the topic. " +
"The summary should be concise and informative.";
String summary = summarizer.summarize(text, 100);
System.out.println("Original Text: " + text);
System.out.println("Summary: " + summary);
}
}代码解释：
TextSummarization类使用 ONNX Runtime 来运行摘要模型。summarize方法接收一个文本和一个最大长度作为输入，并返回摘要。Tokenizer类用于将文本转换为数字 ID，以及将数字 ID 转换为文本。- 代码首先加载 ONNX 模型和 Tokenizer。
- 然后，将输入文本转换为数字 ID，并创建 ONNX Tensor。
- 接着，运行 ONNX Session，获取输出结果。
- 最后，将输出结果转换为文本，并返回摘要。
注意：
- 需要下载 ONNX 模型和 Tokenizer 文件，并替换代码中的路径。
- 需要安装 ONNX Runtime 的 Java 绑定。
- 这个例子只是一个简单的演示，实际项目中需要根据具体的模型和任务进行调整。
- 需要根据实际情况选择合适的摘要模型。
4. 摘要模型选择与调优
选择合适的摘要模型需要考虑以下因素：
- 模型性能： 模型的摘要质量如何？ 是否能够保留原文的核心信息？
- 模型速度： 模型的推理速度如何？ 是否能够满足实时性要求？
- 模型大小： 模型的大小是多少？ 是否能够部署到目标设备上？
- 领域适应性： 模型是否适用于特定的领域？
在实际应用中，可能需要对摘要模型进行调优，例如：
- 调整模型参数： 例如，调整
max_length参数来控制摘要的长度。 - 微调模型： 使用特定领域的数据对模型进行微调，可以提高模型的性能。
四、结合使用缓存和摘要模型
为了进一步降低成本，我们可以将缓存和摘要模型结合使用。
1. 工作流程
- 接收到用户请求。
- 使用摘要模型对请求文本进行摘要。
- 使用摘要后的文本作为 Key，在缓存中查找响应。
- 如果缓存命中，则直接返回缓存的响应。
- 如果缓存未命中，则将摘要后的文本发送给大模型 API。
- 将大模型 API 的响应缓存起来，Key 为摘要后的文本。
- 返回大模型 API 的响应。
2. 优势
- 可以减少发送给大模型的 Token 数量。
- 可以提高缓存命中率，因为摘要后的文本通常比原始文本更短，更容易匹配。
- 可以降低请求频率，避免重复请求。
3. 代码示例
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class OptimizedLLMCache {
private final LoadingCache<String, String> cache;
private final TextSummarization summarizer;
private final LLMClient llmClient;
public OptimizedLLMCache(TextSummarization summarizer, LLMClient llmClient) {
this.summarizer = summarizer;
this.llmClient = llmClient;
cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
return llmClient.callLLM(key);
}
});
}
public String getResponse(String prompt) throws ExecutionException, OrtException {
// 1. 使用摘要模型对请求文本进行摘要
String summarizedPrompt = summarizer.summarize(prompt, 50);
// 2. 使用摘要后的文本作为 Key，在缓存中查找响应
return cache.get(summarizedPrompt);
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, OrtException {
// 初始化 TextSummarization 和 LLMClient
String modelPath = "path/to/onnx/model.onnx"; // 替换成实际的模型文件路径
TextSummarization summarizer = new TextSummarization(modelPath);
LLMClient llmClient = new LLMClient();
// 创建 OptimizedLLMCache 实例
OptimizedLLMCache optimizedCache = new OptimizedLLMCache(summarizer, llmClient);
// 第一次请求
String response1 = optimizedCache.getResponse("This is a very long question about Java programming. What is the best way to learn Java?");
System.out.println("Response 1: " + response1);
// 第二次请求，类似的问题
String response2 = optimizedCache.getResponse("I have a very long question about Java development. How can I become a good Java developer?");
System.out.println("Response 2: " + response2);
}
// 假设的 LLMClient 类，用于调用大模型 API
public static class LLMClient {
public String callLLM(String prompt) throws InterruptedException {
// 模拟调用大模型 API，实际项目中需要替换为真实的 API 调用
System.out.println("Calling LLM API for prompt: " + prompt);
Thread.sleep(1000); // 模拟 API 调用延迟
return "LLM response for: " + prompt;
}
}
}代码解释：
OptimizedLLMCache类结合了摘要模型和缓存机制。getResponse方法首先使用摘要模型对请求文本进行摘要，然后使用摘要后的文本作为 Key，在缓存中查找响应。- 如果缓存未命中，则将摘要后的文本发送给大模型 API，并将大模型 API 的响应缓存起来。
五、其他优化策略
除了缓存和摘要模型，还有一些其他的优化策略可以帮助降低 Token 用量和成本：
- Prompt 工程： 精心设计 Prompt，可以减少大模型生成冗余信息的可能性。
- Few-shot Learning： 在 Prompt 中提供少量示例，可以引导大模型生成更准确的答案，减少不必要的 Token。
- 模型选择： 选择性价比更高的模型。
- Token 限制： 使用
max_tokens参数限制响应的长度。 - 流式传输： 使用流式传输可以逐步获取响应，避免一次性生成大量 Token。
六、总结：持续优化，精打细算
今天我们探讨了如何通过缓存机制和摘要模型来降低 Java 应用调用大模型接口的成本。缓存机制可以避免重复请求，摘要模型可以压缩文本，减少 Token 用量。在实际应用中，可以将这两种技术结合使用，以达到更好的效果。希望这些技术和策略能够帮助大家在享受大模型带来的便利的同时，也能有效地控制成本，实现更可持续的智能化应用。