Đang tải bảng tin…
PromptLayer Blog00 bình luận9 phút đọc
Prompt Caching Techniques
Prompt caching reduces latency and cost for LLM applications by avoiding reprocessing of repeated content. Key techniques include structuring prompts with stable prefixes first, separating stable from dynamic components, normalizing text before caching, using content hashes for application-level caches, and caching RAG context with proper permission-scoped keys. A comparison of OpenAI, Anthropic, and Google Gemini caching implementations covers control models, write costs, read discounts (~90% off), cache lifetimes, and hit guarantees. The guide also covers caching full model responses for deterministic tasks, cache invalidation triggers, common mistakes (like accidentally changing prefixes or using weak keys on private context), and a practical implementation checklist.
Nguồn: https://blog.promptlayer.com/prompt-caching-techniques. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Gusto Engineering16 phútAI
From Prompt to Classifier: A Production Case Study
Đội kỹ thuật của Gusto xây dựng bộ phân loại chuyển tiếp AI-sang-người cho hệ thống hỗ trợ khách hàng bằng cách bắt đầu với prompt LLM, sử dụng dữ liệu sản xuất để tạo dataset 3.500 lượt hội thoại, sau đó tinh chỉnh mô hình BERT nhẹ đạt 94% precision và 93% recall. Phương pháp LLM-đầu-tiên-sau-chuyên-biệt phù hợp cho quyết định ổn định, khối lượng lớn như phân loại intent, nhưng không hiệu quả với sinh văn bản mở hoặc quy tắc thay đổi.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển từ việc sử dụng mô hình LLM trực tiếp sang xây dựng hệ thống chuyên biệt hiệu quả, đặc biệt là trong trường hợp phân loại quyết định cụ thể như phân luồng hỗ trợ khách hàng, giúp tối ưu hóa chi phí và tốc độ triển khai.
