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LLM 适配器（LLM Adapter）

Embedding 生成器（Embedding Generator）

缓存管理器（Cache Manager）

相似性评估器 （Similarity Evaluator）

后期处理器（Post Processors）

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所以整个 GPTCache 系统共包含五个主要组件：

LLM 适配器（LLM Adapter）

适配器将 LLM 请求转换为缓存协议，并将缓存结果转换为 LLM 响应。由于想让 GPTCache 变得更加透明（这样用户无需额外研发，便可将其轻松集成到我们的系统或其他基于 ChatGPT 搭建的系统中），所以适配器应该方便轻松集成所有 LLM，并可灵活扩展，从而在未来集成更多的多模态模型。

目前，我们已经完成了 OpenAI 和 LangChain 的适配器。未来，GPTCache 的接口还能进一步扩展，以接入更多 LLM API。

Embedding 生成器（Embedding Generator）

Embedding 生成器可以将用户查询的问题转化为 embedding 向量，便于后续的向量相似性检索。为满足不同用户的需求，我们在当下支持两种 embedding 生成方式。第一种是通过云服务（如 OpenAI、Hugging Face 和 Cohere 等）生成 embedding 向量，第二种是通过在 ONNX 上使用本地模型生成 embedding 向量。

后续，GPTCache 还计划支持 PyTorch embedding 生成器，从而将图像、音频文件和其他类型非结构化数据转化为 embedding 向量。

缓存管理器（Cache Manager）

缓存管理器是 GPTCache 的核心组件，具备以下三种功能：

缓存存储，存储用户请求及对应的 LLM 响应向量存储，存储 embedding 向量并检索相似结果逐出管理，控制缓存容量并在缓存满时根据 LRU 或 FIFO 策略清除过期数据缓存管理器采用可插拔设计。最初，团队在后端实现时使用了 SQLite 和 FAISS。后来，我们进一步扩展缓存管理器，加入了 MySQL、PostgreSQL、Milvus 等。

逐出管理器通过从 GPTCache 中删除旧的、未使用的数据来释放内存。必要时，它从缓存和向量存储中删除数据。但是，在向量存储系统中频繁进行删除操作可能会导致性能下降。所以，GPTCache 只会在达到删除阈值时触发异步操作（如构建索引、压缩等）。

相似性评估器 （Similarity Evaluator）

GPTCache 从其缓存中检索 Top-K 最相似答案，并使用相似性评估函数确定缓存的答案是否与输入查询匹配。

GPTCache 支持三种评估函数：精确匹配（exact match）、向量距离（embedding distance）和 ONNX 模型评估。

相似性评估模块对于 GPTCache 同样至关重要。经过调研，我们最终采用了调参后的 ALBERT 模型。当然，这一部分仍有改进空间，也可以使用其他语言模型或其他 LLM（如 LLaMa-7b）。对于这部分有想法的小伙伴可以联系我们！

后期处理器（Post Processors）

后期处理器整理最终响应返回给用户。它可以返回最相似的响应或根据请求的温度参数调整响应的随机性。如果在缓存中找不到相似的响应，后期处理器则会将请求转发给 LLM 来生成响应，同时生成的响应将被存储在缓存中。