如何提高 Prompt 缓存命中率？Paged Attention 原理详解
dejavucoder · x · 2026-08-23
本文详细介绍了 LLM 推理中的 Prompt 缓存机制，重点讲解了 vLLM 采用的 Paged Attention 技术及其背后的自动前缀缓存工作原理。文章从 Prefill、Decode 和 KV Cache 的基础知识讲起，解释了传统 KV Cache 分配的内存瓶颈，并提供了在实际开发中如何通过调整 Prompt 结构来提高缓存命中率的实用技巧，特别是针对包含工具调用的长对话场景的优化建议。
「编程与Agent」频道最新
- 开发者称 MCP 研究论文错误百出、疑部分由 AI 生成 — benfielding · 2026-08-23
- 教程：在 Cloud Run 上搭建安全的 Claude Code MCP 服务器 — fhinkel · 2026-08-23
- 解决 Context 爆炸：Executor 网关让 Agent 接入千种工具仅消耗千余 Token — ethanniser · 2026-08-23
- 非技术客户误用 LLM 做运行层导致效果不稳定 — DuaneJRich · 2026-08-23
- Agent 感知基础设施兴起：通过缓存与调度优化推理效率 — _ScottCondron · 2026-08-23
- 实测 Claude 自动回复客户：从草稿到真发送，隐患与 — Healthy_Condition779 · 2026-08-23