code: #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  
  # 配置环境变量
  import os
  from LangChain_study.common import ChatParam
  
  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ChatParam.OPENAI_API_KEY
  os.environ["OPENAI_API_BASE"] = ChatParam.OPENAI_API_BASE
  
  # 初始化LLM模型
  import langchain
  from langchain.llms import OpenAI
  llm = OpenAI(model_name="text-davinci-002", n=2, best_of=2)
  
  # 利用内存缓存返回结果:结果会缓存到内存中，在此问相同的问题会直接从内存中读取结果
  from langchain.cache import InMemoryCache
  langchain.llm_cache = InMemoryCache()
  print(llm("Tell me a joke"))
  print("----------- 在此提问 ————————————————")
  print(llm("Tell me a joke"))
  
  # 支持的缓存方式：SQLite 、Redis（支持语义缓存） 、GPTCache（精确匹配缓存或基于语义相似性缓存）、Momento缓存、SQLAlchemy 缓存
apis: langchain.llms.OpenAI langchain.cache.InMemoryCache
extract_api: [((295, 348), 'langchain.llms.OpenAI', 'OpenAI', ([], {'model_name': '"""text-davinci-002"""', 'n': '(2)', 'best_of': '(2)'}), "(model_name='text-davinci-002', n=2, best_of=2)\n", (301, 348), False, 'from langchain.llms import OpenAI\n'), ((457, 472), 'langchain.cache.InMemoryCache', 'InMemoryCache', ([], {}), '()\n', (470, 472), False, 'from langchain.cache import InMemoryCache\n')]