CodeFuse开源ModelCache大模型语义缓存

CodeFuse 开源火热进行中！本次开源的是 ModelCache 大模型语义缓存，可大幅降低大模型应用的推理成本，提升用户体验。

CodeFuse-ModelCache 项目地址：

https://github.com/codefuse-ai/CodeFuse-ModelCache

0 背景

在LLM技术浪潮席卷全球的背景下，大型模型快速增长的参数规模，对部署所需的推理资源带来了极大的挑战。为了提高大型模型的推理性能和效率，我们尝试从缓存角度解决当前大模型规模化服务部署的困境。类似传统应用，大模型的用户访问同样具有时间和空间的局部性（例如：热门话题相关内容，热门 GitHub repo）。如果有了缓存层，在遇到相似请求时，就无需调用大模型服务，直接从缓存的数据中返回已有的结果给用户，会大幅降低推理成本，提升用户体验。

1 大模型缓存的意义

当前大模型服务面临一下三个挑战：

1. 成本高：大模型参数量千亿级别，单实例就需要多张A10卡，规模化部署成本高昂。因此，当前大模型服务基本按照处理的token数量计费，导致用户侧使用成本也居高不下。
2. 速度慢：大型模型的推理速度也是一个关键问题。在许多实时应用中，如对话系统、业务助手，响应时间要求非常高，通常在毫秒级别。然而，大型模型的推理速度往往较慢，在秒级，导致无法实时返回结果，用户体验下降。
3. 稳定性无保障：由于单实例部署成本高昂，当前大模型服务接受到大流量请求时，通过限流的方式，防止服务不可用。

2 方案调研

我们对开源方案GPTCache进行了调研，其是致力于构建用于存储 LLM 响应的语义缓存的项目，该项目提供了语义相似度匹配框架，并提供了相对完善的功能模块和接口。具有以下优点： 

• 项目的活跃性，它不断引入新功能，使得我们能够紧跟最新的发展动态。 
• 具备开放的功能模块，可以进行调整和优化，这为业务的扩展提供了便利。

GPTCache的整体架构如图1所示：

图1. GPTCache架构

但是，GPTCache在落地应用上仍存在诸多不足，包括：

1. 架构上将大模型调用和数据回写对用户进行了黑盒处理，使得大模型产品在流式输出、安全审核、问题排查等方面变的复杂。
2. 默认采用faiss和sqlite作为存储，不能进行分布式部署，尤其是在关系型数据库方面，SqlAlchemy框架无法支持蚂蚁的OceanBase。
3. 数据和资源隔离上，无法处理多模型多版本场景。
4. 不支持多轮会话，尤其是当模型有system指令时，无法很好兼容。更多待改进功能会在3.3部分会做详细介绍。

3 ModelCache建设

针对上述问题，我们基于GPTCache进行了二次开发，构建蚂蚁内部缓存产品ModelCache，整体架构见图2，接下来会详细介绍我们的工作，包括：3.1 整体架构；3.2 功能升级。在功能升级部分，会详细介绍ModelCache中新增的功能点。

3.1 整体架构

图2. ModelCache架构及上下游

3.1.1 技术架构

在初始架构中，将大模型调用和数据回写对用户进行了黑盒处理。然而，这种架构导致问题排查繁琐，以及流式输出和数据安全审核等方面难以满足企业级要求。

因此，我们对架构进行了重新调整，ModelCache采用了轻量化的接入方式，不打扰大模型产品的功能实现。我们设计ModelCache为类redis结构，提供了开放式的数据查询、数据回写、数据管理等API，同时解耦了大模型调用，可作为一个独立模块嵌入到大模型产品。通过ModelCache，产品侧能够更加灵活地管理和使用大模型，提高系统的可维护性和可扩展性。

3.1.2 核心模块

在ModelCache中，包含了一系列核心模块，包括adapter、embedding、rank和data_manager等，具体功能如下：

1. adapter模块：其主要功能是处理各种任务的业务逻辑，并且能够将embedding、rank、data_manager等模块串联起来。
2. embedding模块：该模块主要负责将文本转换为语义向量表示，它将用户的查询转换为向量形式，并用于后续的召回或存储操作。
3. rank模块：用于对召回的向量进行相似度排序和评估，可根据L2距离、余弦相似度或者评估模型，对两个向量进行相似度评分，并进行排序。
4. data_manager模块：该模块主要用于管理数据库，包括向量数据库和关系型数据库，它负责数据的存储、查询、更新和删除等操作。

1. 1. 向量数据库（Milvus）：Milvus作为一个高性能、可扩展、多功能的向量数据库，适用于多种需要向量检索的应用场景。
   2. 关系型数据库（OceanBase）：我们采用蚂蚁的OceanBase数据库，存储用户query、LLM相应、模型版本等信息。

3.1.3 功能对比

功能方面，为了解决huggingface网络问题并提升推理速度，增加了embedding本地推理能力。鉴于SqlAlchemy框架存在一些限制，我们对关系数据库交互模块进行了重写，以更灵活地实现数据库操作。在实践中，大型模型产品需要与多个用户和多个模型对接，因此在ModelCache中增加了对多租户的支持，同时也初步兼容了系统指令和多轮会话。更详细的功能对比请参见表1。

表1. ModelCache与GPTCache功能点对比

3.2 功能升级

为了将Cache产品应用于企业级用户，并实现真正的落地效果，我们对其功能进行了大量迭代升级，核心功能如图3所示。

图3. ModelCache核心功能

3.2.1 数据管理

Cache需要确保过时或不必要的数据不会在缓存中累积，缓存管理是Cache中关键的一环，为此，我们实现了两个重要的功能：

• 一键清空能力：ModelCache中提供了数据移除接口，使用户能够一键清空其缓存。这项功能确保当模型版本或者参数发生变更时，前期版本的数据不会对线上的回答造成干扰。
• 缓存淘汰策略：ModelCache支持可定制化的缓存淘汰策略，使用户能够根据自身需求来定制缓存。

3.2.2 数据隔离

在实际应用中，数据隔离是一个重要的功能，为了满足不同场景的需求，ModelCache实现了多种数据隔离功能，包括：

• 环境隔离： 支持在不同环境中进行数据隔离，包括DEV、预发和线上环境。这些环境可能存在模型版本和参数上的差异，因此确保了数据在不同环境中的独立性。
• 模型隔离： 支持模型级别的隔离，使用向量数据库表和OB表字段实现独立存储。通过这种方式，不同模型之间的数据可以得到有效的隔离，确保数据的安全性和完整性。

3.2.3 数据回流

数据回流功能具有知识持久化的能力，能够确保系统重要数据得到有效地保存和持续使用，从而支持系统的长期发展。为此，Cache中提供了数据回流功能，使得系统中的数据能够得到有效的持久化，这项功能采用异步方式进行，尽可能减少对系统性能的影响。

3.2.4 system指令及多轮对话支持

在ModelCache中，提供了system指令和多轮对话支持，以满足用户的需求。具体如下：

• system指令支持： ModelCache中支持system指令，尤其是后续用户可以自定义system指令的情况下，会区分不同system指令下对话的语义相似性，保持Cache的稳定性，未来，我们还计划将system指令与会话进行分离，以进一步提升系统的灵活性和可扩展性。
• 多轮对话能力： ModelCache还支持多轮对话，即能够匹配连续对话的语义相似性。

3.2.5 可迁移性

ModelCache具有出色的可迁移性，能够适应不同的场景，OceanBase可以无缝迁移至mysql等产品，Milvus也是一种可快速部署的数据库服务，所以无论是专有云还是公有云都能够快速应对，并提供高质量的服务。这种可迁移性意味着，ModelCache可以为用户提供更加灵活和可扩展的部署方案，以满足不同的需求和场景。

3.2.6 Embedding能力

在当前的cache中，用户可使用中文通用embedding模型（text2vec-base-chinese）。我们也支持大模型embedding层的嵌入能力，这使得embedding能够更好地适应模型本身的语义，但仅使用大模型的embedding层，演变成了词袋模型，无法获取各个token的权重。为此，我们在训练SGPT（GPT Sentence Embeddings for Semantic Search），以更好的支持ModelCache。

4 效果统计

4.1 效率统计

依据蚂蚁内部大模型产品的GOC日志信息，统计了缓存命中时长和直接调用模型时长，因为产品端采用了流式输出，时间上会有一定的增加。经过实际系统统计，命中缓存可以将平均耗时降低10倍，整体有效提速率可达14.5%。有效提速率的定义参见下面公式：

根据回流数据（排除流式输出的延迟），对缓存的耗时进行了评估，缓存未命中的耗时已经控制在数百毫秒量级，我们仍在持续进行查询耗时的优化。

4.2 embedding模型的持续优化

在缓存场景中，我们发现仅仅评估语义相似性是不够的，核心目标应该是判断query对应的大型模型输出是否一致（query的语义相似不等价于大型模型的回复一致）。例如下面的query，一词之差，但生成的结果是完全不同的

• • query: 从1遍历到1000，找出所有能被13和23整除的数字，用Python实现
  • query: 从1遍历到1000，找出所有能被13和23整除的数字，用Java实现

我们调研了SentenceTransformer领域的诸多模型，但都无法满足缓存场景的需求。因此训练了一个面向企业级应用的embedding模型，并希望在此基础上进一步提升语义相似度评估的准确性，以提高缓存的准确率。

5 未来展望

未来，我们旨在提供性能更强、精度更高的解决方案，以满足LLM Cache场景下的需求。将不断地进行研究和优化，以确保Cache系统能够在实际应用中取得最佳的性能和准确性

在性能方面，将通过深入优化各个环节，包括算法、数据和计算资源，以实现更快的召回时间，目标是将整体处理时间压缩到300毫秒以内，以提供更快捷高效的用户体验。

在精度方面，将注重语义模型的建设，通过深入研究和改进语义表示技术，致力于提升模型对复杂语义的准确理解能力，从而更精准地匹配用户的query。此外，还会对相似度评估模块进行优化，以进一步提升召回率。我们将综合考虑多种评估指标，如准确度、召回率和F1分数，以确保模型在各个方面都取得显著的提升。

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