Prompt-level caching — сохранение вычисленных результатов для повторяющихся запросов, чтобы ускорить ответы и снизить нагрузку на инференс.
Определение
Prompt-level caching — это механизм, при котором система сохраняет ранее вычисленные ответы или промежуточные состояния инференса для полностью идентичных или семантически эквивалентных запросов. Его цель — исключить повторное выполнение модели там, где результат уже известен, что существенно снижает стоимость работы сервиса и улучшает время отклика.
В отличие от KV-cache, который относится к ускорению внутри одного запроса, prompt-level caching работает на уровне целого пользовательского ввода и может кэшировать вывод полностью.
Как работает
Система формирует ключ кэша, который представляется хешем исходного prompt или его нормализованной формы. При поступлении нового запроса система выполняет поиск соответствующего ключа:
- Key generation — создание хеша или идентификатора для prompt.
- Prompt normalization — удаление незначимых различий (пробелы, переносы строк, унификация регистра), если включена.
- Cache lookup — поиск готового результата в базе или in-memory хранилище.
- Cache hit — немедленная выдача ранее вычисленного ответа.
- Cache miss — выполнение инференса, последующее сохранение результата.
Для мультимодальных моделей кэш может включать хеши изображений, аудиофайлов или комбинации текстовых и бинарных признаков. В более сложных системах применяется approximate matching — кэширование по близким embedding-вектором запросам.
Где применяется
- Сервисы, где пользователи часто отправляют повторяющиеся запросы.
- Онлайн-платформы вопросов и ответов.
- API высокого трафика, работающие с одинаковыми системными prompt.
- Пайплайны генерации документации, кода или резюме.
- Интеграции, выполняющие одни и те же задания для множества пользователей.
- Корпоративные системы, где prompt фиксирован и меняются только данные.
Практические примеры использования
В API генерации текста prompt-level caching используют для запросов, которые возникают многократно: генерация инструкций, справочной информации, базовых ответов. Если запрос полностью совпадает с уже обработанным, ответ возвращается из кэша за миллисекунды.
В чат-системах prompt-level caching помогает при повторных запросах пользователей, например когда пользователь переформулирует вопрос, но итоговый нормализованный prompt остаётся тем же.
В сервисах анализа данных, где отправляется один и тот же системный prompt, а пользовательские данные включаются далее, кэш может хранить результат вычислений системной части и уменьшать длину контекста.
В мультимодальных приложениях кэширование используется для запросов с одинаковыми изображениями: хеш картинки и текстового prompt формируют уникальную запись.
Ключевые свойства prompt-level caching
- Полный уровень абстракции — кэшируется результат всего запроса, а не отдельные токены.
- Высокая эффективность — позволяет экономить большое количество вычислений при повторяемых prompt.
- Инвариантность при нормализации — кэш может учитывать преобразования текста.
- Поддержка мультимодальности — кэширование возможно и для изображений, аудио и видео.
Проблемы и ограничения
- Ограниченная применимость — работает только для идентичных запросов, если не включена семантическая нормализация.
- Память — хранение большого числа кэшированных результатов требует выделенного хранилища.
- Сложность ключей — формирование устойчивых хешей для мультимодальных данных требует дополнительных этапов.
- Устаревание ответов — кэш может возвращать ответы, сформированные старой версией модели.
Преимущества и ограничения
- Плюс: значительное сокращение затрат на инференс.
- Плюс: резкое снижение latency повторяющихся запросов.
- Плюс: уменьшение нагрузки на GPU.
- Плюс: простота реализации для текстовых prompt.
- Минус: неэффективен при разнообразных запросах.
- Минус: требует периодической очистки и политики устаревания.
- Минус: невозможность использования при персонализированных ответах.
- Минус: риск кэширования ошибок или старых данных.
Связанные термины
- KV-cache
- Context caching
- Distributed inference
- Batching
- Model serving
- Autoscaling инференса
- Semantic search