本教程介绍了一种用于速率限制 API 的语义缓存技术，该技术纯 Python 实现，无需外部依赖。与仅在完全匹配时才重用响应的精确缓存不同，该方法可以重用对语义相似查询的响应，即使问题被改写也能奏效。通过使用字符 n-gram 和余弦相似度，缓存可以减少负载并节省 API 配额，并具有可配置的阈值来平衡精确率和召回率。 AI
影响 通过智能重用响应，降低了 LLM 应用的 API 成本和延迟。
排序理由 关于实现特定软件工具/技术的教程。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<p>A retry is a confession. It admits the same work will happen twice.</p> <p>Rate-limited endpoints punish that confession. Every retry burns quota. Every retry adds latency. The cheapest request is the one you never send.</p> <p>This tutorial builds a semantic cache in pure Pyt…