通过 Bifrost 的语义缓存将 LLM 成本和响应时间降低 70%
Source: Dev.to
在生产环境部署大型语言模型时
开发团队面临着一个“铁三角”的相互竞争的优先级：
- 费用
- 速度
- 输出质量
虽然质量标准至关重要，但费用和速度会随着用户采用率的提升而成比例增长，带来日益严峻的挑战。每一次与 OpenAI、Anthropic 或 Google Vertex 等 API 提供商的交互，都伴随金钱和时间成本，这些成本可能持续数秒。处理高流量的应用——尤其是使用检索增强生成（Retrieval‑Augmented Generation）或面向客户的聊天机器人——主要受到 重复处理 的困扰。终端用户经常提出相同或几乎相同的问题，导致计算资源的浪费和成本的增加。
答案并非仅仅部署更快的模型，而是实现更智能的基础设施。语义缓存 与传统的键值存储系统形成根本性区别，使 AI 网关能够理解查询的含义，而不仅仅是匹配文本字符串。
Bifrost 语义缓存概述
本文探讨了 Bifrost 中实现的语义缓存的技术设计，Bifrost 是 Maxim AI 的性能优化 AI 网关。我们将了解该中间件层如何将大型语言模型（LLM）的运行成本和延迟降低高达 70 %，解释其基于向量的相似度匹配技术原理，并演示如何在高吞吐量的生产环境中部署 Bifrost。
Bifrost – 构建永不宕机 AI 应用的最快方式
Bifrost 是一个高性能 AI 网关，通过单一兼容 OpenAI 的 API 统一访问 15+ 提供商（OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex 等）。几秒钟即可部署，无需配置，并提供自动故障转移、负载均衡、语义缓存以及企业级功能。
快速入门
在一分钟内从零搭建到可投产的 AI 网关。
步骤 1 – 启动 Bifrost 网关
# 本地安装并运行
npx -y @maximhq/bifrost
# 或使用 Docker
docker run -p 8080:8080 maximhq/bifrost步骤 2 – 通过 Web UI 配置
# 打开内置网页界面
open http://localhost:8080步骤 3 – 发起你的第一次 API 调用
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-4o-mini",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello, Bifrost!"}]
}'就这么简单！你的 AI 网关已经运行，配有可视化配置、实时监控等网页界面。
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为什么语义缓存很重要
传统缓存的局限性
传统缓存系统（Redis、Memcached）依赖 精确字符串匹配 或哈希函数。对于 GET /product/123 这样的请求，缓存会查找完全相同的键。如果命中，数据会立即返回。
然而，人类的交流并不是这么死板。设想一个在线零售商的客服聊天机器人。三个不同的客户可能会问：
- “你们的退货政策是什么？”
- “我可以退掉买的商品吗？”
- “怎么把商品寄回去？”
标准缓存会把这三个查询视为完全不同的请求，导致对 LLM 服务进行三次独立的 API 调用。每一次调用都会消耗 token（成本）并产生延迟，尽管这三个问题实际上在寻找相同的信息。
高流量系统在这种重复上会浪费大量资源。Maxim 的 Observability 平台的生产数据表明，行业特定应用的用户查询中存在大量 语义重复。仅依赖精确匹配缓存会错失巨大的优化机会。
语义缓存的工作原理
语义缓存通过利用 向量嵌入 和 相似度匹配 来处理语言的多样性。它不是存储字面查询文本，而是保存查询背后的语义含义。
当请求到达 Bifrost AI Gateway 时，会执行以下步骤：
- 创建嵌入 – 使用嵌入模型（例如 OpenAI 的
text-embedding-3-small或开源替代方案）对提示进行处理，将文本转换为密集的数值向量，以表示其语义内容。 - 向量检索 – 将该向量与数据库中先前查询的嵌入向量进行比较。
- 计算相似度 – 使用 余弦相似度（Cosine Similarity） 或 欧氏距离（Euclidean Distance） 等算法衡量新查询向量与已有向量之间的距离。
- 检查阈值 – 如果某个已存向量落在配置的相似度边界内（例如余弦相似度 > 0.95），系统记录为 缓存命中（Cache Hit）。
- 获取结果 – 立即返回与匹配向量关联的缓存答案，绕过 LLM 提供商。
如果相似度分数低于阈值（缓存未命中（Cache Miss）），请求会继续发送给 LLM 提供商（如 GPT‑4、Claude 3.5 Sonnet）。生成的响应随后会被嵌入并加入缓存，以供后续请求使用。
性能收益
- 标准 LLM 调用（例如带有适度上下文的 GPT‑4o）通常需要 800 ms – 3 s，具体取决于响应长度和提供商的容量。
- 嵌入生成 + 向量查找 通常在 50 ms – 100 ms 内完成。
因此，缓存命中可以实现 90 % – 95 % 的延迟降低。当这种情况适用于约 70 % 的流量（在客服类应用中很常见）时，整体系统响应速度会显著提升，用户体验明显加快。
Bifrost 作为无缝中间件
Bifrost 充当标准 LLM API 端点的即插即用替代方案，无需更改应用代码 即可激活诸如语义缓存等高级功能。它在您的应用程序与 LLM 提供商之间充当中间件，处理：
- 提供商路由与故障转移
- 负载均衡
- 自动语义缓存
- 实时可观测性
开始使用 Bifrost 的语义缓存
- 在 Bifrost UI 中启用语义缓存（设置 → 缓存 → 语义）。
- 选择嵌入模型（例如
text-embedding-3-small）。 - 配置相似度阈值（默认 0.95；可根据领域特性进行调整）。
- 设置缓存 TTL 以控制缓存响应的有效时长。
- 通过内置仪表盘监控命中/未命中率，并据此微调参数。
TL;DR
- 问题： 重复的 LLM 调用会导致成本和延迟上升。
- 解决方案： 语义缓存存储意义而非精确文本。
- 结果： 对于典型的支持工作负载，可实现 70 % 的 LLM 成本降低和 90 %+ 的延迟提升。
- 工具： Bifrost 提供即插即用、零代码的生产级语义缓存集成。
立即部署 Bifrost，让智能缓存为你的 LLM 驱动应用承担繁重工作。
Bifrost 中的语义缓存
将您的应用程序连接到 12+ 个提供商？在 Bifrost 中激活语义缓存通过网关配置完成。与需要单独向量数据库（例如 Pinecone、Milvus）和嵌入管道的自定义解决方案不同，Bifrost 将这些组件直接捆绑到请求处理流程中。
配置概览
| 设置 | 描述 |
|---|---|
| 缓存方式 | 选择策略（例如，内存、Redis 等）。 |
| 相似度阈值 | 决定新查询必须与缓存查询“多接近”才能触发命中。 |
阈值调优
| 阈值 | 效果 |
|---|---|
| 严格（≈ 0.98） | 仅精确匹配；防止错误答案；降低成本的幅度受限。 |
| 放宽（≈ 0.85） | 匹配范围更广；提升缓存命中频率和节省；但存在语义漂移风险（回复过于泛化）。 |
提示： 编码助手通常需要 严格 阈值，而通用聊天机器人可以容忍 更宽松 的阈值。
多模态支持
Bifrost 的 统一接口 支持 文本、图像和音频。语义缓存 目前侧重于文本，但随着嵌入模型的提升（例如 image‑to‑vector），相同的概念将扩展到多模态内容——防止冗余且昂贵的图像分析调用。
商业案例：成本节约
LLM 提供商按 输入 和 输出 令牌计费。RAG 架构通常会添加大量检索到的上下文，导致输入成本上升。
示例：企业知识库
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 每日请求数 | 50,000 |
| 每次请求的平均成本 | $0.02 |
| 每日成本（无缓存） | $1,000 |
| 冗余率 | 40 % |
部署 Bifrost 后
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 缓存命中 | 20,000 次请求 |
| 每次缓存命中成本 | ≈ $0.00（最小的嵌入/查找） |
| 剩余 API 调用 | 30,000 |
| 新的每日成本 | $600 |
结果： 40 % 的直接 API 费用降低。
冗余度更高的系统（FAQ 机器人、前线支持）通常可实现 60‑70 % 的节省。
持续管理
语义缓存并非“一次设置，永久忘记”。持续监控可确保缓存保持高效且安全。
关键指标监控
- Cache Hit Rate – 低命中率可能表明阈值设置过严或查询过于多样。
- Latency Distribution – 对比命中与未命中的 p95 延迟。
- User‑Feedback Signals – 对缓存答案的负面反应标记出有问题的命中。
使用 Maxim 的可观测性
- Request Tracing – 确认响应是来自
gpt‑4还是bifrost‑cache。 - Human Evaluation – 删除有问题的缓存条目或针对特定查询类型调整阈值。
- Cache Misses – 将其视为新查询；将其输入 Maxim 的数据引擎，通过实验游乐场构建高质量的微调数据集。
治理与安全
数据隐私关注
如果 User A 提出敏感问题，而 User B 稍后提出类似问题，我们必须防止 User B 获得 User A 的缓存响应（其中可能包含个人身份信息）。
Bifrost 解决方案
- Segmentation – 缓存键可以嵌入 tenant IDs 或 user IDs，确保语义匹配保持在适当的边界内。
- Multi‑Tenant Safety – 使 SaaS 平台能够使用缓存而不会出现跨客户的数据泄漏。
其他安全功能
- Vault Support – 为合规要求严格的环境提供安全的 API 密钥管理。
为什么语义缓存很重要
随着 AI 从原型阶段进入生产阶段，关注点从“它能工作吗？”转向 可持续性：
- 成本 – 前沿模型和令牌生成延迟在大规模时成为主要阻碍。
- 性能 – 消除重复请求可为常见查询提供近乎即时的答案。
- 吞吐量 – 为真正新颖的请求释放容量。
结果： 重复 API 调用最多可减少 70 % → 大幅节省成本、更快的响应、更高的整体吞吐量。
采取行动
不要让冗余查询耗尽预算或降低用户体验。
发现 Maxim 堆栈 —— 一个完整的评估、可观测性和治理工具套件，结合 Bifrost，为您提供可靠、经济、高性能的 AI 基础。
开始使用
- 访问 Maxim AI 网站。
- 按照快速入门指南，在您的网关上启用语义缓存。
- 配置阈值，监控指标，并迭代以获得最佳结果。