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Semantic Caching
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- 2026-06-04 product_launch Semantic caching emerges as a key technique for optimizing LLM performance and cost. 来源
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提示缓存与语义缓存：优化LLM成本和延迟
本文讨论了两种优化大型语言模型（LLM）性能的主要方法：提示缓存和语义缓存。提示缓存，或称精确匹配缓存，存储并检索相同提示的响应，提供简单性和最大成本节省，但在输入略有变化时会失效。相反，语义缓存使用向量嵌入和相似性搜索来根据含义匹配提示，使其在用户意图一致但措辞各异的自然语言交互中更有效。
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语义缓存通过处理多样化的用户查询来应对LLM成本
开发人员在AI系统中与自然语言交互的概率性方面正面临日益严峻的挑战，尤其是在大型语言模型（LLMs）方面。一个常见的问题是，对于措辞不同但语义相同的查询，运行完整推理所产生的成本和延迟。为了解决这个问题，语义缓存的概念应运而生，它超越了简单的精确匹配缓存。语义缓存旨在识别并存储具有相似意图的查询的响应，即使措辞有所不同，从而减少冗余计算和相关成本。