您的功能请求是否与问题相关？请描述。

我正在使用langchain,并启动了一个GPTCache集成，但在几次尝试后，我确实设法将所有内容配置为我所希望的，然后我开始测试：
ValueError: GPTCache仅支持缓存普通的LLM生成，得到的是<class 'langchain.schema.ChatGeneration'>
我知道这不是一个真正的错误，但从langchain开始建议使用这个模式，它支持文本和嵌入混合。

描述您希望的解决方案。

我跟踪了这个错误到这个函数：
RETURN_VAL_TYPE是一个langchain.schema.Generation,而返回值不是，所以代码按预期工作

def update(self, prompt: str, llm_string: str, return_val: RETURN_VAL_TYPE) -> None:
        """Update cache.
First, retrieve the corresponding cache object using the `llm_string` parameter,
and then store the `prompt` and `return_val` in the cache object.
"""
        for gen in return_val:
            if not isinstance(return_val, Generation):
                raise ValueError(
                    "GPTCache only supports caching of normal LLM generations, "
                    f"got {type(gen)}"
                )
        from gptcache.adapter.api import put

        _gptcache = self._get_gptcache(llm_string)
        handled_data = json.dumps([generation.dict() for generation in return_val])
        put(prompt, handled_data, cache_obj=_gptcache)
        return None

我尝试了这些更改：

from langchain.schema import Generation, ChatGeneration
# ....
def update(self, prompt: str, llm_string: str, return_val) -> None:
# ... 
            if not isinstance(return_val, Generation) and not isnstance(return_val, ChatGeneration):
# ....

But didnt do the trick

描述另一种解决方案。

• 无响应*

其他事项(附加上下文)

感谢您的时间和工作！