中即时缓存的重要性
及时缓存是整个 Amazon Bedrock 生态系统效率的关键驱动因素。
通过利用缓存功能，企业可以提供更快、更高质量的人工智能服务，同时降低运营成本。
这一功能还有助于增强组织的竞争力，因此显得更为重要。
prompt cache 机制及工作原理详解
提示缓存是一种在一定条件下缓存请求数据并针对同一提示重复使用计算结果的技术。
该技术对于计算密集型的生成 AI 模型特别有效。
该机制的核心是输入提示与其响应之间的映射，然后将其存储在缓存存储中。
如果再次请求相同的提示，这允许立即返回已保存的响应。
其工作原理包括缓存过期设置和缓存未命中时的重新计算过程，从而实现动态缓存管理。
利用这种机制，可以缩短响应时间并节省计算资源。
Prompt Cache操作流程及内部结构
提示缓存的操作流程如下：
首先，接收用户发出的提示请求。
接下来，检查缓存存储中是否已经存在相应的提示。
如果在此阶段有命中，则返回缓存的响应并完成处理。
另一方面，如果发生缓存未命中，模型将执行新的计算，并将结果作为响应返回，同时存储在缓存存储中。
该结构动态管理缓存的更新频率和效率。
缓存数据以键值对格式存储，以便高效访问。
key是输入提示，value是响应数据。
这种格式使用数据库和 阿根廷电报数据 分布式存储以可扩展的方式进行管理。
在存储数据的复用过程中，采取策略优先处理经常访问的数据，以最大化缓存命中率。
该策略可确保最佳资源利用率。
如何管理 Amazon Bedrock 中的缓存
Amazon Bedrock 自动化快速缓存管理，用户只需进行一些简单的设置即可享受高效的缓存。
控制方法包括过期设置和缓存大小的动态调整。
此外，与 Amazon CloudWatch 的集成允许您实时监控缓存使用情况。
这使您可以直观地了解缓存性能并根据需要进行调整。