好的，下面是一篇关于Prompt Caching（提示词缓存）在多轮对话与长文档问答中复用KV状态的系统设计技术文章，以讲座模式呈现，包含代码示例和逻辑严谨的阐述。
Prompt Caching：在多轮对话与长文档问答中复用KV状态的系统设计
大家好！今天我们来深入探讨一个在构建高性能、低延迟的对话系统和长文档问答系统中至关重要的技术：Prompt Caching，即提示词缓存。特别地，我们将聚焦于如何在多轮对话和长文档问答场景中有效地复用Key-Value（KV）状态，以提升系统效率和降低计算成本。
1. 引言：Prompt Caching 的必要性
在传统的LLM（Large Language Model）应用中，每次交互都需要将完整的上下文信息作为提示词（Prompt）输入模型。对于多轮对话，这意味着每一轮都需要重复发送之前的对话历史，这不仅增加了延迟，也消耗了大量的计算资源。对于长文档问答，重复处理文档内容也会带来类似的问题。
Prompt Caching的核心思想是：将已处理过的提示词和对应的模型输出（或者中间状态）缓存起来，以便在后续的请求中直接复用，而无需重新计算。这就像是软件开发中的缓存机制，可以显著提升系统的响应速度和吞吐量。
2. Prompt Caching 的基本原理
Prompt Caching 的基本流程如下：
- 接收请求： 接收用户的输入或查询。
- 生成 Prompt： 根据输入和上下文，构建完整的 Prompt。
- 查询缓存： 使用 Prompt 作为 Key，在缓存中查找是否存在对应的 Value（模型输出或中间状态）。
- 命中缓存： 如果缓存命中，直接返回 Value。
- 未命中缓存： 如果缓存未命中，将 Prompt 发送给 LLM 进行计算。
- 存储缓存： 将 Prompt 和对应的模型输出（或中间状态）存储到缓存中。
- 返回结果： 将模型输出返回给用户。
3. 多轮对话中的 KV 状态复用
在多轮对话中，我们可以利用 KV 状态复用，避免每次都将整个对话历史发送给 LLM。一种常见的做法是，将每一轮对话的上下文表示（例如，LLM 的隐藏层状态或 embedding）存储在 KV 缓存中。
3.1 系统架构
多轮对话系统的架构可以设计为如下所示：
[用户输入] --> [Prompt Manager] --> [Cache Lookup] --> [LLM] --> [Response]
|
|-- [Cache Update]- Prompt Manager: 负责构建完整的 Prompt，包括用户输入和历史上下文。
- Cache Lookup: 负责在 KV 缓存中查找是否存在对应的上下文表示。
- LLM: 大型语言模型，用于生成回复。
- Cache Update: 负责将新的上下文表示存储到 KV 缓存中。
3.2 代码示例（Python）
以下是一个简单的 Python 代码示例，演示了如何在多轮对话中实现 KV 状态复用。
import hashlib
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
class ConversationCache:
def __init__(self, model_name="bert-base-uncased"):
self.cache = {}
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.model.to(self.device)
self.max_cache_size = 100 # 最大缓存大小
self.lru_queue = [] # 最近最少使用队列
def _hash_prompt(self, prompt):
return hashlib.md5(prompt.encode('utf-8')).hexdigest()
def get(self, prompt):
key = self._hash_prompt(prompt)
if key in self.cache:
# 命中缓存，更新 LRU 队列
self.lru_queue.remove(key)
self.lru_queue.append(key)
return self.cache[key]
return None
def put(self, prompt, value):
key = self._hash_prompt(prompt)
if key not in self.cache:
# 缓存已满，移除 LRU 项
if len(self.cache) >= self.max_cache_size:
lru_key = self.lru_queue.pop(0)
del self.cache[lru_key]
# 添加到缓存和 LRU 队列
self.cache[key] = value
self.lru_queue.append(key)
def generate_context_embedding(self, prompt):
# 使用 LLM 生成上下文 embedding
inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(self.device)
with torch.no_grad():
outputs = self.model(**inputs)
# 取最后一层的隐藏状态的平均值作为 embedding
embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).cpu().numpy()
return embedding
def get_response(self, prompt):
# 1. 查询缓存
cached_embedding = self.get(prompt)
# 2. 命中缓存
if cached_embedding is not None:
print("Cache hit!")
return cached_embedding # 直接返回缓存的 embedding
# 3. 未命中缓存
print("Cache miss!")
embedding = self.generate_context_embedding(prompt)
self.put(prompt, embedding) # 将 embedding 存入缓存
return embedding
# 示例用法
cache = ConversationCache()
# 第一轮对话
user_input_1 = "你好，今天天气怎么样？"
response_1 = cache.get_response(user_input_1)
print(f"第一轮 embedding: {response_1.shape}")
# 第二轮对话，假设用户继续提问
user_input_2 = "明天呢？"
response_2 = cache.get_response(user_input_1 + "n" + user_input_2) # 添加历史记录
print(f"第二轮 embedding: {response_2.shape}")
# 再次提问第一轮的问题，验证缓存
response_3 = cache.get_response(user_input_1)
print(f"第三轮 embedding: {response_3.shape}")代码解释：
ConversationCache类实现了 KV 缓存的功能。_hash_prompt函数用于生成 Prompt 的哈希值，作为缓存的 Key。get函数用于从缓存中获取 Value。如果缓存命中，则返回 Value 并更新 LRU 队列。put函数用于将 Prompt 和对应的 Value 存储到缓存中。如果缓存已满，则移除最久未使用的项。generate_context_embedding函数使用 LLM 生成 Prompt 的上下文 embedding。这里使用了bert-base-uncased模型，你可以根据实际情况选择其他模型。get_response函数首先查询缓存，如果命中，则直接返回缓存的 embedding；如果未命中，则生成 embedding 并存储到缓存中。
3.3 缓存策略
- LRU (Least Recently Used): 移除最久未使用的缓存项。
- LFU (Least Frequently Used): 移除使用频率最低的缓存项。
- TTL (Time-To-Live): 设置缓存项的过期时间。
选择哪种缓存策略取决于具体的应用场景。LRU 适用于对话内容变化频繁的场景，LFU 适用于某些问题被频繁提问的场景，TTL 适用于需要定期更新缓存的场景。
3.4 状态压缩
LLM 的隐藏层状态通常维度很高，直接存储会占用大量的内存。因此，可以考虑对状态进行压缩，例如使用 PCA (Principal Component Analysis) 降维。
4. 长文档问答中的 KV 状态复用
在长文档问答中，我们需要将文档分成多个 chunk，然后分别计算每个 chunk 的 embedding。为了避免重复计算，我们可以将 chunk 和对应的 embedding 存储在 KV 缓存中。
4.1 系统架构
长文档问答系统的架构可以设计为如下所示：
[文档] --> [Chunking] --> [Embedding] --> [Cache Update]
[用户问题] --> [Embedding] --> [相似度计算] --> [检索相关 Chunk] --> [LLM] --> [答案]
^
|-- [Cache Lookup]- Chunking: 将文档分成多个 chunk。
- Embedding: 计算每个 chunk 的 embedding。
- Cache Update: 将 chunk 和对应的 embedding 存储到 KV 缓存中。
- Cache Lookup: 在 KV 缓存中查找是否存在对应的 chunk 的 embedding。
- 相似度计算: 计算用户问题 embedding 和 chunk embedding 的相似度。
- 检索相关 Chunk: 根据相似度，检索与用户问题相关的 chunk。
- LLM: 大型语言模型，用于生成答案。
4.2 代码示例（Python）
以下是一个简单的 Python 代码示例，演示了如何在长文档问答中实现 KV 状态复用。
import hashlib
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
class DocumentCache:
def __init__(self, model_name="bert-base-uncased"):
self.cache = {}
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.model.to(self.device)
self.max_cache_size = 100
def _hash_chunk(self, chunk):
return hashlib.md5(chunk.encode('utf-8')).hexdigest()
def get(self, chunk):
key = self._hash_chunk(chunk)
if key in self.cache:
return self.cache[key]
return None
def put(self, chunk, embedding):
key = self._hash_chunk(chunk)
if key not in self.cache:
if len(self.cache) >= self.max_cache_size:
# 简单的删除策略，可以替换为 LRU, LFU 等
self.cache.pop(list(self.cache.keys())[0])
self.cache[key] = embedding
def generate_chunk_embedding(self, chunk):
inputs = self.tokenizer(chunk, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(self.device)
with torch.no_grad():
outputs = self.model(**inputs)
embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).cpu().numpy()
return embedding
def process_document(self, document, chunk_size=256):
# 将文档分成 chunk
chunks = [document[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(document), chunk_size)]
# 计算每个 chunk 的 embedding 并存储到缓存中
for chunk in chunks:
cached_embedding = self.get(chunk)
if cached_embedding is None:
embedding = self.generate_chunk_embedding(chunk)
self.put(chunk, embedding)
print(f"Embedding generated for chunk: {chunk[:20]}...")
else:
print(f"Cache hit for chunk: {chunk[:20]}...")
def answer_question(self, question, document, chunk_size=256):
# 处理文档，确保 chunk 都在缓存中
self.process_document(document, chunk_size)
# 计算问题 embedding
question_embedding = self.generate_chunk_embedding(question)
# 检索相关 chunk
best_chunk = None
best_similarity = -1
chunks = [document[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(document), chunk_size)]
for chunk in chunks:
chunk_embedding = self.get(chunk)
similarity = cosine_similarity(question_embedding, chunk_embedding)[0][0]
if similarity > best_similarity:
best_similarity = similarity
best_chunk = chunk
# 使用 LLM 生成答案
if best_chunk:
print(f"Relevant chunk: {best_chunk[:100]}...")
# 这里简单地返回相关 chunk，实际应用中应该使用 LLM 生成答案
return best_chunk
else:
return "No relevant information found."
# 示例用法
cache = DocumentCache()
document = "这是一篇关于 Prompt Caching 的文章。Prompt Caching 是一种有效的技术，可以提升对话系统和长文档问答系统的性能。通过将已处理过的提示词和对应的模型输出缓存起来，我们可以避免重复计算，降低延迟。" * 10
# 处理文档
cache.process_document(document)
# 回答问题
question = "Prompt Caching 有什么作用？"
answer = cache.answer_question(question, document)
print(f"答案: {answer[:200]}...") #截断输出代码解释：
DocumentCache类实现了 KV 缓存的功能。_hash_chunk函数用于生成 chunk 的哈希值，作为缓存的 Key。get函数用于从缓存中获取 Value。put函数用于将 chunk 和对应的 embedding 存储到缓存中。generate_chunk_embedding函数使用 LLM 生成 chunk 的 embedding。process_document函数将文档分成 chunk，并计算每个 chunk 的 embedding 并存储到缓存中。answer_question函数首先计算用户问题的 embedding，然后检索与用户问题相关的 chunk，最后使用 LLM 生成答案。
4.3 缓存粒度
缓存的粒度会影响缓存的命中率和存储成本。较小的粒度（例如，单个句子）可以提高缓存的命中率，但也需要存储更多的缓存项。较大的粒度（例如，整个段落）可以降低存储成本，但可能会降低缓存的命中率。
4.4 缓存更新
文档内容可能会发生变化，因此需要定期更新缓存。一种常见的做法是，使用版本号或时间戳来标识缓存项，并在文档更新时使缓存失效。
5. 高级技巧与优化
- 语义缓存 (Semantic Caching): 基于 Prompt 的语义相似度进行缓存，而不是完全匹配。例如，可以使用 sentence embeddings 来计算 Prompt 的相似度，并将相似的 Prompt 视为缓存命中。
- 分布式缓存: 使用 Redis 或 Memcached 等分布式缓存系统来存储缓存数据，以提高系统的可扩展性和可用性。
- 多层缓存: 使用多层缓存结构，例如 L1 缓存（内存）和 L2 缓存（磁盘），以平衡性能和存储成本。
- 向量数据库: 使用向量数据库 (例如 FAISS, Annoy) 来存储和检索 embedding 向量，可以加速相似度搜索。
6. 总结: 提升效率的关键技术
Prompt Caching 是一种在多轮对话和长文档问答中非常实用的技术，可以显著提升系统的性能和降低计算成本。通过合理地设计缓存策略、选择合适的缓存粒度、并结合高级优化技巧，我们可以构建出更加高效、可靠的 LLM 应用。
7. 缓存策略的选择
针对不同的应用场景，我们需要选择合适的缓存策略。
LRU 适用于对话内容变化频繁的场景，LFU 适用于某些问题被频繁提问的场景，TTL 适用于需要定期更新缓存的场景。
8. 缓存的粒度大小
缓存的粒度需要根据实际情况进行权衡。较小的粒度可以提高缓存的命中率，但也需要存储更多的缓存项。较大的粒度可以降低存储成本，但可能会降低缓存的命中率。
9. 未来展望
随着 LLM 技术的不断发展，Prompt Caching 将会扮演越来越重要的角色。未来的研究方向包括：自适应缓存策略、基于强化学习的缓存优化、以及与其他 LLM 优化技术的结合。
希望这次讲座能帮助大家更好地理解 Prompt Caching 的原理和应用。谢谢大家！