2024年是大模型应用落地各行业的关键之年。在当下企业想要通过大模型技术降本、增效、提质、拉需、创利等实际需求下，推理成本和效率依然是制约大模型应用落地的重要因素。现在，柏睿数据推出大模型智能缓存功能，提高大模型在企业实际应用中性能优势的同时降低计算成本，让客户用可接受的成本把大模型用起来。
大模型系统的推理效率低主要是由于大模型自回归推理的特性，计算量随着文本生成长度平方增长，意味着生成的文本序列越长，推理的速度越慢。同时经典的gpu 硬件架构需要在推理过程中频繁进行数据传输和搬运，这会显著限制推理效率。
柏睿数据敏锐洞察到行业痛点，推出了大模型智能缓存功能，旨在解决大模型应用中的速度瓶颈和成本焦虑，让智能响应如影随形。当用户生成相同信息时,系统可以直接从缓存中快速提供,而无需重新计算或从原始数据源中检索,从而节省时间和资源。
例如，在线客服场景下，客户提出一个常见问题，如果每次都需要大模型从头开始计算分析，无疑是对计算资源的巨大浪费，也是对用户耐心的极大考验。大模型智能缓存功能的出现，正是为了打破这种等待，实现近乎即时的反馈。它通过预先学习和存储常见问题的回答，使得再次遇到相同或相似查询时，无需重新计算，直接从缓存中提取答案，显著加快了响应时间，提升了用户体验。
柏睿数据的大模型智能缓存功能，不仅具有一般缓存技术的高效性，更融入了ai的智能化特性。
01 极速响应
从测试中可以看出，首次提问需要2.6秒生成答案，而通过智能缓存，第二次提问的响应时间缩短至0.2秒，第三次缩短到惊人的0.03秒，相比首次提问时效提升约百倍，无疑为用户提供了更加流畅的交互体验。
02 智能识别
相似问题gpu只需计算一次。我们的缓存系统不仅能够存储简单的问答，还能够能够智能分析并识别各种相似问题。无论表述如何变化，都能精准匹配，确保答案的准确性和时效性。
03 灵活拓展
kv缓存（精准匹配）和语义缓存（向量匹配）技术完美集合，更广泛地助力ai推理提速。随着数据的不断积累和技术的持续迭代，柏睿数据的大模型缓存功能将不断进化，适应更广泛的应用场景，满足用户日益增长的需求。
对于企业而言，柏睿智能缓存功能意味着更高的运营效率和更低的计算成本，在提升其速度优势的同时减轻性能开销，可以在很大程度上提高大模型在企业实际应用中的性能和效率，能够更敏捷地响应市场变化，增强竞争力。而对于终端用户，每一次互动都将变得更加流畅与自然，享受前所未有的智能体验。
