DeepSeek-V3.2开源发布

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  https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/llms/llm_caching # LLM 缓存 在开发LLM应用时，缓存是一个重要技术，可以通过存储API调用的响应来： – 减少API调用次数 – 提高应用响应速度 – 降低使用成本 – 在离线开发时提供确定性响应 LangChain提供两种缓存实现：内存缓存和本地文件缓存。 ## 内存缓存 使用内存作为缓存存储，适合开发调试： “`python from langchain.globals import set_llm_cache from langchain.cache import InMemoryCache set_llm_cache(InMemoryCache()) “` ## SQLite缓存 持久化缓存到本地SQLite数据库： “`python from langchain.globals import set_llm_cache from langchain.cache import SQLiteCache set_llm_cache(SQLiteCache(database_path=”.langchain.db”)) “` ## 其它缓存方案 也可集成其他缓存后端： “`python from redis import Redis from langchain.cache import RedisCache redis_client = Redis() set_llm_cache(RedisCache(redis_client)) “` ## 关闭缓存 如需完全关闭缓存功能： “`python from langchain.globals import set_llm_cache set_llm_cache(None) “` 通过合理使用缓存可以显著提升LLM应用的开发效率和运行性能。

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