如果您將GoogleGemini人工智能用于應(yīng)用程序、工作流程或生產(chǎn)力，您可能有興趣了解如何使用Gemini上下文緩存來節(jié)省資金。GoogleIO為Gemini1.5Pro和Flash型號推出了一項令人興奮的新功能：上下文緩存。這項創(chuàng)新功能允許您重復(fù)使用以前計算的令牌，從而減少重復(fù)計算的需要并提高整體效率。由SamWitteveen創(chuàng)建的指南提供了有關(guān)上下文緩存優(yōu)勢的更多見解，提供了實施的分步指導(dǎo)，并展示了一個實用的代碼示例來幫助您入門。

在標(biāo)準(zhǔn)的AI工作流中，您可能需要反復(fù)向模型提供相同的輸入令牌。通過利用GeminiAPI上下文緩存功能，您可以輸入一次內(nèi)容，緩存令牌，然后在將來的請求中引用這些緩存的令牌。與連續(xù)提交相同的令牌相比，這種方法可以降低一定量的成本和延遲。

緩存令牌時，您可以選擇指定在令牌自動刪除之前緩存將保留的持續(xù)時間。此持續(xù)時間稱為生存時間(TTL)。緩存成本受輸入令牌的大小及其保留時間長度的影響。上下文緩存適用于Gemini1.5Pro和Gemini1.5Flash型號。

理解上下文緩存的威力

上下文緩存是一項創(chuàng)新功能，可讓您存儲和重復(fù)使用計算出的標(biāo)記，而無需為每個查詢重新計算它們。通過利用此功能，您可以：

降低計算成本：重復(fù)使用令牌可顯著減少與重復(fù)計算相關(guān)的計算費用。

加快處理速度：通過避免冗余計算，上下文緩存可以加快處理時間，使您能夠更高效地處理查詢。

優(yōu)化內(nèi)存存儲：雖然存儲令牌會產(chǎn)生少量費用，但它比為每個查詢重新計算令牌要便宜得多，從而可以節(jié)省成本。

實現(xiàn)上下文緩存：分步指南

要利用上下文緩存的強大功能，請遵循以下簡單的步驟：

1.執(zhí)行初始計算：首先計算數(shù)據(jù)集所需的所有標(biāo)記。從長遠(yuǎn)來看，這項初始投資將獲得回報。

2.重用緩存的令牌：一旦計算并緩存了令牌，您就可以在后續(xù)查詢中重用它們，從而無需進(jìn)行冗余計算。

3.利用大型數(shù)據(jù)集：上下文緩存在處理電影、代碼庫、文檔和多媒體文件等大量數(shù)據(jù)集時非常有用。數(shù)據(jù)集越大，其優(yōu)勢越明顯。

4.預(yù)加載系統(tǒng)提示：如果您有較長的系統(tǒng)提示，并且經(jīng)常用于重復(fù)查詢，則將其預(yù)加載到緩存中可以節(jié)省寶貴的時間和資源。

為了充分利用上下文緩存，請考慮以下特別有利的場景：

大型數(shù)據(jù)集上的多個查詢：當(dāng)您需要對大量數(shù)據(jù)集執(zhí)行多個查詢時，上下文緩存可以通過消除冗余計算來顯著提高效率。

多樣化的文檔類型：上下文緩存不局限于特定的文件格式。它可以應(yīng)用于各種文檔類型，包括文本文件、圖像等，使其用途廣泛并能適應(yīng)您的需求。

經(jīng)常使用的長系統(tǒng)提示：在客戶支持或聊天機器人等重復(fù)使用長提示的應(yīng)用程序中，上下文緩存可以顯著減少處理時間和資源消耗。

深入探索：技術(shù)見解

為了充分掌握上下文緩存的潛力，必須了解其背后的技術(shù)方面：

令牌計數(shù)管理：深入了解如何有效地管理和緩存令牌計數(shù)，從而優(yōu)化存儲和檢索過程。

處理時間比較：分析有和沒有緩存的查詢之間的處理時間的顯著差異，突出顯示通過上下文緩存實現(xiàn)的性能提升。

靈活的緩存持續(xù)時間：探索設(shè)置令牌緩存的靈活持續(xù)時間的能力，允許您根據(jù)特定要求自定義緩存行為。

多樣化內(nèi)容類型支持：了解上下文緩存如何無縫處理各種內(nèi)容類型，使您能夠跨各種數(shù)據(jù)格式緩存和重用令牌。

通過利用上下文緩存，您可以在Gemini模型工作流中實現(xiàn)無與倫比的效率和成本節(jié)省。無論您是處理大型數(shù)據(jù)集、處理多個查詢還是使用較長的系統(tǒng)提示，上下文緩存都可以幫助您簡化流程并優(yōu)化資源利用率。

利用這一強大功能，親身體驗其優(yōu)勢。在您的Gemini模型中實施上下文緩存，見證它對您的運營產(chǎn)生的變革性影響。借助Gemini上下文緩存，迎接高效且經(jīng)濟高效的查詢處理的未來。

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