langchain_community.cache.SQLiteCache¶
- class langchain_community.cache.SQLiteCache(database_path: str = '.langchain.db')[源代码]¶
使用SQLite作为后端的缓存。
通过创建引擎和所有表来初始化。
方法
__init__([database_path])通过创建引擎和所有表来初始化。
aclear(**kwargs)可以接受额外关键字参数的异步清除缓存。
alookup(prompt, llm_string)基于提示和llm_string进行异步查找。
aupdate(prompt, llm_string, return_val)基于提示和llm_string异步更新缓存。
clear(**kwargs)清除缓存。
lookup(prompt, llm_string)基于提示和llm_string进行查找。
update(prompt, llm_string, return_val)基于提示和llm_string进行更新。
- 参数
database_path (str) –
- async aclear(**kwargs: Any) None¶
可以接受额外关键字参数的异步清除缓存。
- 参数
kwargs (Any) –
- 返回类型
None
- async alookup(prompt: str, llm_string: str) Optional[Sequence[Generation]]¶
基于提示和llm_string进行异步查找。
缓存实现应从提示词语和llm_string的2-元组生成键（例如，通过使用分隔符连接它们）。
- 参数
prompt (str) – 提示词语的字符串表示形式。在聊天模型的情况下，提示词语是将提示信息非平凡序列化为语言模型的过程。
llm_string (str) – LLM配置的字符串表示形式。这用于捕获LLM的调用参数（例如，模型名称、温度、停止令牌、最大令牌等）。这些调用参数被序列化为字符串表示形式。
- 返回值
在缓存未命中时返回None。在缓存命中时返回缓存的值。缓存的值是生成列表（或子类）。
- 返回类型
Optional[Sequence[Generation]]
- async aupdate(prompt: str, llm_string: str, return_val: Sequence[Generation]) None¶
基于提示和llm_string异步更新缓存。
提示词语和llm_string用于生成缓存键。该键应与查找方法的键相匹配。
- 参数
prompt (str) – 提示词语的字符串表示形式。在聊天模型的情况下，提示词语是将提示信息非平凡序列化为语言模型的过程。
llm_string (str) – LLM配置的字符串表示形式。这用于捕获LLM的调用参数（例如，模型名称、温度、停止令牌、最大令牌等）。这些调用参数被序列化为字符串表示形式。
return_val (Sequence[Generation]) – 要缓存的值。该值是生成列表（或子类）。
- 返回类型
None
- clear(**kwargs: Any) None¶
清除缓存。
- 参数
kwargs (Any) –
- 返回类型
None
- lookup(prompt: str, llm_string: str) Optional[Sequence[Generation]]¶
基于提示和llm_string进行查找。
- 参数
prompt (str) –
llm_string (str) –
- 返回类型
Optional[Sequence[Generation]]
- update(prompt: str, llm_string: str, return_val: Sequence[Generation]) None¶
基于提示和llm_string进行更新。
- 参数
prompt (str) –
llm_string (str) –
return_val (Sequence[Generation]) –
- 返回类型
None