一位开发者分享了构建健壮的AI应用程序语义缓存的见解,重点关注尽管相似度很高但永远不应从内存中回答的提示。文章详细介绍了七个此类提示,并根据它们是在查找前被拒绝(资格检查)还是在查找后被拒绝(保护检查)进行了分类。示例包括带有否定词、不同实体(如订单号)或相反操作(如启用与禁用功能)的提示,这些提示如果从缓存提供,都可能导致自信但错误的答案。 AI
影响 通过识别和处理可能导致错误响应的边缘情况,为提高AI驱动的语义缓存的可靠性提供了指导。
排序理由 文章讨论了使用AI工具(语义缓存)的一个具体实现细节和最佳实践,而不是一个新的AI模型发布或核心研究。
- DelegatingChatClient
- Microsoft.Extensions.AI
- Microsoft.Extensions.VectorData
- .NET 10
- Tech Skill Builder
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