00:32Qdrant@qdrant_engine精选Tina Sharma使用Qdrant构建语义缓存,将相同语义的不同表述问题识别并复用已有响应。该方案在基准测试中实现了57.1%的缓存命中率。缓存命中时,响应时间约为15毫秒,并减少了55.7%的token消耗。文章比较了单向量与多向量检索在语义缓存中的表现。技巧Qdrant语义缓存智能体推荐理由:Qdrant教你用语义缓存,让AI智能体不用重复回答问题。实测57.1%命中率,响应快15ms,还省55.7% token,比直接调用LLM强多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qdrant
19:53Qdrant@qdrant_engine当用户反复询问退款政策这类同一问题时,每次请求都会触发一次完整的API往返。Qdrant指出,关键词缓存只能处理精确匹配,换一种问法就失效。语义缓存会把已问过的问题和对应答案存起来,新查询先做语义相似度匹配。相似度超过阈值就直接返回缓存答案,不再走检索和生成流程。详细做法可参考qdrant.tech上的指南。技巧Qdrant语义缓存向量检索推荐理由:Qdrant这篇讲怎么用语义缓存省API调用,相似问题直接回旧答案,不用每次检索生成,适合做聊天机器人的参考。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qdrant