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LLM应用的语义缓存：降低成本40-80%，提升速度250倍
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原文英文，约2800词，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文讨论了语义缓存的概念，旨在解决聊天机器人API费用过高的问题。通过使用向量嵌入，语义缓存能够基于查询的含义而非文本匹配，提高命中率，降低成本，加快响应速度。文章还提供了实现语义缓存的步骤和Python代码示例，强调其在客户支持和常见问题解答中的应用价值。
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关键要点
- 文章讨论了语义缓存的概念，旨在解决聊天机器人API费用过高的问题。
- 用户常常以不同方式询问相同问题，导致API费用激增。
- 传统缓存无法处理这些不同的查询，需要使用语义缓存。
- 语义缓存通过向量嵌入根据查询的含义进行匹配，而非文本匹配。
- 语义缓存的命中率可达40-70%，显著高于传统缓存的10-15%。
- 实现语义缓存的步骤包括创建向量数据库、生成嵌入、管理缓存和与LLM集成。
- 使用语义缓存可以节省成本和提高响应速度，实际案例显示可节省约738美元每月。
- 语义缓存还可以提供一致的答案，提高用户体验。
- 配置语义缓存时需要考虑相似性阈值、缓存存活时间和嵌入模型。
- 语义缓存适用于客户支持聊天机器人、FAQ系统和代码助手等高重复查询场景。
- 避免常见错误，如阈值设置过低、向量未归一化和TTL设置过长。
- 在生产环境中，监控命中率和设置适当的错误处理机制是必要的。
- 语义缓存可以显著降低成本和提高响应速度，是构建LLM应用的关键。
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