Реализация механизма кэширования ответов чат-бота в Llammaindex и Langchain ⇐ Python

[Anonymous]

Описание:
В настоящее время я работаю над реализацией чат-бота для запросов клиентов с использованием технологий Llammaindex и Langchain. Моя цель — улучшить функциональность чат-бота, включив в него механизм кэширования часто задаваемых вопросов. В частности, я хочу, чтобы чат-бот запоминал ответы на распространенные запросы и извлекал их из кеша вместо повторных вызовов API к OpenAI.
Чтобы обеспечить некоторый контекст, когда пользователь задает вопрос. например «Сколько стоит курс Python?» Я хочу, чтобы чат-бот дал соответствующий ответ. Однако, если другой пользователь позже задаст тот же вопрос, я хочу, чтобы чат-бот извлекал ответ из своего кеша, а не отправлял новый запрос API к OpenAI. Этот механизм кэширования значительно улучшит время отклика и уменьшит ненужное использование API.
Мне нужно руководство по реализации этой функции кэширования как в Llammaindex, так и в Langchain. В частности, мне нужна помощь по следующим шагам:
Определение наиболее подходящей стратегии кэширования для эффективного хранения и получения ответов.
Внедрение механизма кэширования в кодовой базе чат-бота как для Llammaindex, так и для Llammaindex и Langchain.
Обеспечение обновления кеша при получении новых ответов или когда существующие ответы устаревают.
Обработка крайних случаев, таких как аннулирование кеша, когда ответы необходимо обновить из-за изменений в ценах на курсы или других соответствующая информация.
Тестирование реализованного механизма кэширования для проверки его эффективности и результативности.
Я был бы очень признателен за любые идеи, предложения или примеры кода о том, как реализовать эту функцию кэширования как в Llammaindex, так и в Langchain. Заранее благодарим вас за ценную помощь!
Я пробовал использовать концепцию памяти.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/766 ... -langchain