要使用LlamaIndex为简单的查询引擎实现GPTCache缓存，您可以使用更新后的LlamaIndex代码中的IngestionCache类。此类支持不同类型的缓存，包括SimpleCache、RedisCache、MongoDBCache和FirestoreCache。以下是如何设置缓存的示例：

from llama_index.core.schema import BaseNode
from llama_index.core.storage.kvstore import SimpleKVStore as SimpleCache
from llama_index.core.ingestion.cache import IngestionCache
from typing import List, Optional

Initialize the cache

cache = IngestionCache(cache=SimpleCache())

Function to put data into the cache

def put_data_into_cache(key: str, nodes: List[BaseNode]):
cache.put(key, nodes)

Function to get data from the cache

def get_data_from_cache(key: str) -> Optional[List[BaseNode]]:
return cache.get(key)

Example usage

key = "example_key"
nodes = [BaseNode()] # Replace with actual nodes

Put data into the cache

put_data_into_cache(key, nodes)

Get data from the cache

cached_nodes = get_data_from_cache(key)
if cached_nodes:
print("Data retrieved from cache")
else:
print("No data found in cache")

此示例演示了如何初始化缓存、将数据放入其中以及从中检索数据。您可以根据需求将SimpleCache替换为其他支持的缓存类型，如RedisCache、MongoDBCache或FirestoreCache。更新后的IngestionCache类还包括清除和持久化缓存的方法，这对于随着时间的推移管理缓存数据非常有用。

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