缓存是检索增强生成（RAG）系统中至关重要但常常被低估的优化手段。虽然许多系统只缓存最终的 LLM 回应，但在管道早期进行缓存可以释放巨大的价值。嵌入层是缓存的理想选择，因为嵌入是确定性的，并且企业级 RAG 系统通常会遇到高查询重复率。缓存检索结果需要仔细的失效机制，该机制应与文档更新相关联，而不是基于时间的 TTL，并使用语料库版本哈希。缓存 LLM 回应是最昂贵且风险最高的，最好将其保留用于答案稳定的查询，例如定义或历史事实，而不是动态信息。 AI
影响 RAG 系统中的策略性缓存可以显著降低延迟和计算成本，使 AI 应用对企业而言更高效、更具可扩展性。
排序理由 该条目讨论了通过缓存优化特定类型 AI 系统（RAG）的实现细节和最佳实践，而不是发布新模型或研究突破。
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