Cache缓存是一种临时存储数据的方法，它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中，这样当需要访问这些数据时，就不用再去原始的数据源查找，而是直接从缓存中获取，从而节省时间和资源。

• 对LLM使用缓存：

  LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig);
  llm.setCache(Caches.of(Caches.IN_MEMORY));
  llm.ask("你能讲一个笑话吗？")

  此时，再次使用同样的问题，则不会再调用大模型，而是直接从内存返回：

  llm.ask("你能讲一个笑话吗？")

Cache缓存有以下几个操作：

• 初始化：指定缓存使用哪种存储方式。例如，使用内存型缓存可以设置为Cache cache = Caches.of(Caches.IN_MEMORY);。

  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.cache.Cache;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.cache.Caches;
  
  // 内存型
  Cache cache = Caches.of(Caches.IN_MEMORY);
  // Redis
  Cache cache = Caches.of(Caches.REDIS);
  // mysql
  Cache cache = Caches.of(Caches.SQL);

• 更新数据：指向缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象。例如，把1+1这个问题和对应的答案2保存到缓存中，可参考以下示例。

  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.response.LLMResp;
  
  //更新数据
  cache.update("1+1", LLMResp.builder().answer("2").build());

• 查询数据：从缓存中获取数据，需要指定数据的键值对。例如，查找1+1这个问题对应的答案，可参考以下示例。

  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.response.LLMResp;
  
  // 查找数据
  LLMResp cacheValue = cache.lookup("1+1");

• 清理数据：删除缓存中的数据。例如，删除对应的缓存数据，可参考以下示例。

  // 清理
  cache.clear()

• 配置过期策略：设置缓存有效期，支持基于时间和大小的限制。

  // 设置缓存数据10s 后过期
  Cache cache = Caches.of(Caches.IN_MEMORY, CacheStoreConfig.builder().expireAfterWrite(10).build());

• 参数解释：用于设置缓存对象的一些基本信息，如过期时间等。

  /**
   * 会话标识，业务确定
   */
  @Builder.Default
  private String sessionTag = "";
  
  /**
   * 访问后到期时间，单位为秒， 默认不设置过期
   */
  @Builder.Default
  private int expireAfterAccess = -1;
  
  /**
   * 写入后到期时间，单位为秒， 默认不设置过期
   */
  @Builder.Default
  private int expireAfterWrite = -1;
  
  /**
   * 最大个数， 默认不设置过期
   */
  @Builder.Default
  private int maximumSize = -1;

• 语义缓存：语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法，它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置，并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。

  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.embedings.Embeddings;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.response.LLMResp;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.cache.Cache;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.cache.Caches;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.config.CacheStoreConfig;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.config.ServerInfoRedis;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.vector.Vectors;
  import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.vectorstore.DistanceStrategy;
  
  import org.junit.jupiter.api.Assertions;
  
  //redis向量
  // 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值
  // 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CSS 词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下
  Cache cache = Caches.of(CacheStoreConfig.builder()
  .storeName(Caches.SEMANTIC_REDIS)
  .vectorStoreName(Vectors.REDIS)
  .serverInfo(ServerInfoRedis.builder().build())
  .distanceStrategy(DistanceStrategy.COSINE)
  .scoreThreshold(0.1f)
  .embedding(Embeddings.of(Embeddings. CS S))
  .build());
  
  
  //会话标识
  String sessionTag="test-semantic-cache-vector-001";
  cache.setSessionTag(sessionTag);
  cache.clear();
  
  //数据已清空
  Assertions.assertNull(cache.lookup("缓存是否存在？"));
  
  //更新数据
  //指向语义缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象
  //例如，把“把缓存是否存在？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识对应的答案“存在”保存到语义缓存中，代码示例如下
  cache.update("缓存是否存在？",LLMResp.builder().answer("存在。").build());
  
  //校验，一致
  //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据是否一致，如果一致，就返回缓存中的结果对象
  //例如，查询“缓存是否存在？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就可以从缓存中获取到之前保存的答案“存在”
  String query="缓存是否存在？";
  LLMResp cacheValueAfter=cache.lookup(query);
  Assertions.assertNotNull(cacheValueAfter);
  System.out.println(query+cacheValueAfter.getAnswer());
  
  //校验，相似
  //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似，如果相似，就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算，以及设置的阈值来判断
  //例如，查询“缓存存在？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就可以从缓存中获取到之前保存的答案“存在”，因为这个问题和“缓存是否存在？”问题语义相似
  String query_sim="缓存存在？";
  LLMResp cacheValueSemantic=cache.lookup(query_sim);
  Assertions.assertNotNull(cacheValueSemantic);
  System.out.println(query_sim+cacheValueSemantic.getAnswer());
  
  //校验，不一致
  //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据不一致，如果不一致，返回空值
  //例如，查询“有没有数据？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就无法从缓存中获取到任何答案，因为这个问题和之前保存的问题都不一致
  String query_not="有没有数据？";
  Assertions.assertNull(cache.lookup(query_not));