Büyük dil modeli API isteklerinin önbelleğe alınmış yanıtlarını alma

  • Makale

UYGULANANLAR: Tüm API Management katmanları

İlkeyi llm-semantic-cache-lookup kullanarak, istemden önceki isteklere vektör yakınlığına ve belirtilen benzerlik puanı eşiğine göre yapılandırılmış bir dış önbellekten gelen büyük dil modeli (LLM) API isteklerine yönelik yanıtların önbellek aramasını gerçekleştirin. Yanıt önbelleğe alma, arka uç LLM API'sine uygulanan bant genişliğini ve işleme gereksinimlerini azaltır ve API tüketicileri tarafından algılanan gecikme süresini azaltır.

Not

  • Bu ilke, büyük dil modeli API istekleri ilkesine karşılık gelen önbellek yanıtlarına sahip olmalıdır.
  • Semantik önbelleğe almayı etkinleştirme önkoşulları ve adımları için bkz . Azure API Management'ta Azure OpenAI API'leri için anlamsal önbelleğe almayı etkinleştirme.
  • Şu anda bu ilke önizleme aşamasındadır.

Not

İlkenin öğelerini ve alt öğelerini ilke bildiriminde sağlanan sırayla ayarlayın. API Management ilkelerini ayarlama veya düzenleme hakkında daha fazla bilgi edinin.

Desteklenen modeller

İlkeyi, Azure AI Model Çıkarımı API'siyle kullanılabilen Azure API Management'a eklenen LLM API'leri ile kullanın.

İlke bildirimi

<llm-semantic-cache-lookup
    score-threshold="similarity score threshold"
    embeddings-backend-id ="backend entity ID for embeddings API"
    embeddings-backend-auth ="system-assigned"             
    ignore-system-messages="true | false"      
    max-message-count="count" >
    <vary-by>"expression to partition caching"</vary-by>
</llm-semantic-cache-lookup>

Özellikler

Öznitelik Açıklama Zorunlu Varsayılan
puan eşiği Bir istem için önbelleğe alınmış bir yanıtın döndürülip döndürülmeyeceğini belirlemek için kullanılan benzerlik puanı eşiği. Değer, 0,0 ile 1,0 arasında bir ondalık değerdir. Daha fazla bilgi edinin. Yes Yok
embeddings-backend-id OpenAI ekleme API çağrısı için arka uç kimliği. Yes Yok
embeddings-backend-auth Azure OpenAI ekleme API'leri arka ucu için kullanılan kimlik doğrulaması. Evet. olarak ayarlanmalıdır system-assigned. Yok
sistem iletilerini yoksay Boole. olarak ayarlanırsa true, önbellek benzerliğini değerlendirmeden önce gpt sohbet tamamlama isteminden sistem iletilerini kaldırır. Hayır yanlış
max-message-count Belirtilirse, önbelleğe alma atlanan kalan iletişim kutusu iletilerinin sayısı. Hayır YOK

Öğeler

Veri Akışı Adı Açıklama Gerekli
vary-by Çalışma zamanında belirlenen ve değerini önbelleğe alan özel bir ifade. Birden çok vary-by öğe eklenirse, benzersiz bir birleşim oluşturmak için değerler birleştirilir. Hayır

Kullanım

Kullanım notları

  • Bu ilke, ilke bölümünde yalnızca bir kez kullanılabilir.

Örnekler

karşılık gelen llm-semantic-cache-store ilkesine sahip örnek

<policies>
    <inbound>
        <base />
        <llm-semantic-cache-lookup
            score-threshold="0.05"
            embeddings-backend-id ="llm-backend"
            embeddings-backend-auth ="system-assigned" >
            <vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>
        </llm-semantic-cache-lookup>
    </inbound>
    <outbound>
        <llm-semantic-cache-store duration="60" />
        <base />
    </outbound>
</policies>

İlgili içerik

İlkelerle çalışma hakkında daha fazla bilgi için bkz: