6.3.2 LLM 调用优化 (缓存、批处理)

文档摘要

6.3.2 LLM 调用优化 (缓存、批处理) 6.3.2 LLM 调用优化（缓存、批处理）在LangGraph构建复杂多智能体应用的生态中，LLM调用优化构成了系统性能的基石。当我们面对日益增长的计算需求和有限的资源约束时，如何优雅地平衡响应速度、成本效益和系统稳定性，成为每个架构师必须深思的问题。缓存与批处理这两项看似传统的技术，在LLM应用场景中焕发出全新的生命力，它们不仅是性能提升的利器，更是系统设计的艺术体现。缓存机制：智能记忆的艺术核心概念与基本原理 LLM调用缓存本质上是一种空间换时间的策略，但其实现远比传统缓存复杂。我们面对的不是简单的键值对存储，而是具有语义相似性的自然语言查询。想象一下，人类的记忆系统不会完全重复存储相同的经历，而是通过模式识别和关联记忆来优化检索。