AI 缓存

功能说明

LLM 结果缓存插件，默认配置方式可以直接用于 openai 协议的结果缓存，同时支持流式和非流式响应的缓存。

运行属性

插件执行阶段：认证阶段 插件执行优先级：10

配置说明

Name	Type	Requirement	Default	Description
cacheKeyFrom.requestBody	string	optional	”messages.@reverse.0.content”	从请求 Body 中基于 GJSON PATH 语法提取字符串
cacheValueFrom.responseBody	string	optional	”choices.0.message.content”	从响应 Body 中基于 GJSON PATH 语法提取字符串
cacheStreamValueFrom.responseBody	string	optional	”choices.0.delta.content”	从流式响应 Body 中基于 GJSON PATH 语法提取字符串
cacheKeyPrefix	string	optional	”higress-ai-cache:“	Redis缓存Key的前缀
cacheTTL	integer	optional	0	缓存的过期时间，单位是秒，默认值为0，即永不过期
redis.serviceName	string	requried	-	redis 服务名称，带服务类型的完整 FQDN 名称，例如 my-redis.dns、redis.my-ns.svc.cluster.local
redis.servicePort	integer	optional	6379	redis 服务端口
redis.timeout	integer	optional	1000	请求 redis 的超时时间，单位为毫秒
redis.username	string	optional	-	登陆 redis 的用户名
redis.password	string	optional	-	登陆 redis 的密码
returnResponseTemplate	string	optional	`{"id":"from-cache","choices":[%s],"model":"gpt-4o","object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":0,"completion_tokens":0,"total_tokens":0}}`	返回 HTTP 响应的模版，用 %s 标记需要被 cache value 替换的部分
returnStreamResponseTemplate	string	optional	`data:{"id":"from-cache","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"%s"},"finish_reason":"stop"}],"model":"gpt-4o","object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":0,"completion_tokens":0,"total_tokens":0}}\n\ndata:[DONE]\n\n`	返回流式 HTTP 响应的模版，用 %s 标记需要被 cache value 替换的部分

配置示例

redis:
  serviceName: my-redis.dns
  timeout: 2000

进阶用法

当前默认的缓存 key 是基于 GJSON PATH 的表达式：messages.@reverse.0.content 提取，含义是把 messages 数组反转后取第一项的 content；

GJSON PATH 支持条件判断语法，例如希望取最后一个 role 为 user 的 content 作为 key，可以写成： messages.@reverse.#(role=="user").content；

如果希望将所有 role 为 user 的 content 拼成一个数组作为 key，可以写成：messages.@reverse.#(role=="user")#.content；

还可以支持管道语法，例如希望取到数第二个 role 为 user 的 content 作为 key，可以写成：messages.@reverse.#(role=="user")#.content|1。

更多用法可以参考官方文档，可以使用 GJSON Playground 进行语法测试。