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
12:33官方一手Moonshot AI: Kimi Blog(资讯)精选本篇教程以 Golang 为例,演示如何为 Kimi API 集成 Context Caching 功能。通过缓存对话上下文,可显著减少重复 API 调用次数,降低平均响应延迟。文章提供了完整的代码实现与配置说明,开发者可据此快速优化自己的 Kimi API 机器人。技巧Kimi APIContext CachingGolang推荐理由:Kimi API 加速实战原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kimi API