《doubao-lite-32k 模型缓存机制使用指南》

doubao-lite-32k 模型缓存机制使用指南

一、缓存概述

1. 缓存作用

doubao-lite-32k 模型的缓存(Session 缓存)主要用于多轮对话场景,实现以下功能:

  • 存储历史对话信息(Token),避免重复传输上下文,减少计算资源消耗。

  • 优化长上下文(最长 32K Token)处理效率,提升多轮对话响应速度。

2. 适用场景

  • 智能客服、聊天机器人等需要记忆历史对话的场景。

  • 分段处理长文档问答等需复用上下文的任务。

二、缓存类型与机制

1. 缓存类型

仅支持 Session 缓存(上下文缓存),需通过 API 显式创建,适用于last_history_token模式。

2. 工作机制

(1)创建与调用
  • 手动创建:通过 API 接口(如CreateSession)创建缓存,获取唯一标识session_id

  • 关联调用:后续请求需携带session_id,模型自动拼接缓存中的历史上下文与

你可能感兴趣的:(大模型,缓存,人工智能)