
削减LLM成本:语义缓存降低账单73%
语义缓存侧重于查询的含义而非确切措辞,它可以通过识别和重用对语义相似问题的响应来大幅降低 LLM API 成本。通过实施语义缓存,一家公司实现了 LLM API 成本降低 73%,这突显了传统精确匹配缓存在处理用户查询细微差别方面的低效性,以及通过更智能的缓存策略实现显著成本节约的潜力。



Linux 和 Git 的创建者 Linus Torvalds 最近尝试了 AI 辅助编码,这种实践有时被称为“感觉编码”,用于一个小型个人项目。该项目名为 AudioNoise,是一个与吉他效果器相关的数字音频效果生成器,Torvalds 在之前的假期休息期间探索过这个爱好。
Torvalds 在该项目的 README 文件中透露,他使用了一个 AI 编码工具来开发 Python 可视化组件。“另请注意,python 可视化工具基本上是通过感觉编码编写的,”Torvalds 写道。他承认自己对 Python 的了解有限,并表示:“我对模拟滤波器的了解比对 python 的了解要多——但这说明不了什么。”他解释说,他最初的方法包括典型的在线研究和模仿,但最终他绕过了手动编码,使用 Google Antigravity 创建了音频样本可视化工具。
Google Antigravity 是 Windsurf 的一个分支,Windsurf 是一个专注于人工智能的集成开发环境 (IDE)。虽然 Torvalds 没有明确说明他使用的具体 AI 模型,但使用 Antigravity 表明它很可能是集成在该环境中的模型。
感觉编码是一个略带戏谑意味的术语,它描述了一种开发方法,程序员严重依赖 AI 工具来生成代码,通常不太强调对底层原理的深入理解。虽然 Torvalds 在这种情况下使用 AI 值得注意,但这并不表明他的开发理念发生了彻底的转变。
在软件开发中使用 AI 工具正变得越来越普遍。这些工具可以协助完成代码生成、调试和测试等任务,从而可能提高开发人员的生产力并缩短开发时间。然而,专家警告说,在没有适当理解的情况下过度依赖 AI 生成的代码可能会导致可维护性问题和安全漏洞。业界仍在争论软件工程中人类专业知识和 AI 辅助之间的适当平衡。
AudioNoise 仍然是 Torvalds 的一个小型个人项目。没有任何迹象表明他计划将 AI 辅助编码集成到他在 Linux 或 Git 上的工作中。该项目是一个有趣的例子,说明即使是软件开发领域的知名人士也在探索 AI 工具在其工作中的潜力。
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