语义缓存是一种先进的技术，旨在显著降低大型语言模型 (LLM) 的成本和延迟。与依赖精确文本匹配的传统缓存不同，语义缓存根据查询的底层含义或意图来识别和重用响应。这是通过将提示转换为向量嵌入（捕获语义含义）来实现的，然后搜索向量数据库以查找相似的嵌入。如果匹配超过预定义的相似度阈值，则会提供缓存的响应，从而避免了冗余的 LLM 调用和相关费用。 AI
影响 通过优化 LLM 推理，显著降低 AI 应用的成本并提高延迟。
排序理由 该条目描述了一种优化 LLM 使用的技术和工具，而不是新的模型发布或核心研究。
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