2025 年 2 月 1 日

语义搜索缓存指南

了解如何缓存语义搜索以大幅降低 API 成本和响应时间。探索实施缓存的实用策略。

Ilia Markov资深增长营销经理nochainmarkov

How to cache semantic search: a complete guide

当您的 AI 应用程序每天在 OpenAI API 调用上花费 500 美元，并且用户因 2 秒的响应等待而焦躁不安时，语义缓存不仅仅是锦上添花，而是一根救命稻草。

虽然传统的缓存逐字匹配查询，但语义缓存理解更深层的含义。

在本指南中，您将了解如何实施语义缓存，从而大幅缩短响应时间并降低 API 成本。无论您是构建聊天机器人、搜索引擎还是 AI 驱动的应用程序，这些策略都将帮助您创建闪电般快速、经济高效的语义搜索，让用户满意并精简您的基础设施。您将学习如何

大幅缩短响应时间
实现大规模 API 成本节约
处理相似问题，而无需重复查询语言模型

语义缓存简介

语义缓存彻底改变了我们在现代应用程序中存储和检索信息的方式。传统缓存依赖于精确匹配，而语义缓存理解查询背后的含义。这使得系统能够识别并响应相似的问题，即使措辞不同。

这项技术对于 AI 驱动的应用程序非常有价值。重复处理相似的查询既耗时又昂贵。

什么是语义缓存

语义缓存是一种复杂的数据检索技术。它存储数据以及查询及其结果的上下文含义。当用户提出问题时，系统会分析其语义含义，而不是寻找精确匹配。

例如，“纽约的天气怎么样？”和“告诉我纽约的天气预报”可以从相同的缓存响应中提取，从而节省处理时间和资源。

语义缓存与传统缓存的比较

Semantic Cache

传统缓存和语义缓存在现代应用程序中服务于不同的目的。以下是比较

传统缓存：依赖于精确匹配和特定键来检索数据。将其想象成使用文件柜，您需要确切的文件名。
语义缓存：理解上下文和含义。这就像拥有一个智能助手，即使您以不同的方式提问，他也能找到相关信息。

语义缓存的优势

语义缓存为实际应用提供了几个优势

通过避免冗余查询降低 API 成本。
更快的响应时间，针对相似问题。
更一致的答案，针对相关查询。
更好的可扩展性，适用于 AI 驱动的应用程序。

何时选择语义缓存

如果出现以下情况，请考虑为您的应用程序使用语义缓存

用户可能会以不同的方式提出相同的问题。
响应一致性至关重要。
需要优化 API 成本。
实时响应至关重要。

语义缓存的核心概念

理解语义缓存的基本组成部分和应用对于成功实施至关重要。让我们探索这些元素如何协同工作以创建高效的缓存系统，从而增强应用程序的性能。

语义缓存系统的关键组件

几个关键组件构成了语义缓存的基础。

嵌入模型：将查询转换为捕获其含义的向量表示。
向量数据库：存储这些向量，允许快速相似性搜索新查询。
缓存层：位于您的应用程序和底层系统之间，管理查询-响应对及其语义含义。它决定是提供缓存内容还是处理新请求。
向量搜索机制：使用相似性阈值评估传入查询与存储的嵌入，以确定缓存命中。

RAG 中的语义缓存

检索增强生成 (RAG) 系统使用语义缓存来提高性能并降低成本。当用户提交查询时，系统首先检查语义缓存中是否有类似的问题，然后再进行完整的检索和生成过程。这对于处理客户支持或知识库应用程序中的常见查询尤其有效。

集成过程包括三个主要步骤

将传入查询嵌入到向量表示中。
在缓存中搜索语义上相似的查询。
如果找到匹配项，立即返回缓存的响应。如果没有，则继续执行传统的 RAG 管道，并存储新结果以供将来使用。

通过理解这些核心概念和组件，您可以有效地在您的 AI 应用程序中实施和优化语义缓存。

为电子商务网站实施语义缓存

语义缓存可以显著增强电子商务平台处理产品搜索和客户查询的方式。通过采用智能缓存机制，企业可以提高搜索性能并改善用户体验。

how to cache semantic search

我们将介绍以下关键步骤

通过使用适当的连接参数初始化 OpenAI 嵌入和 Meilisearch 客户端来配置嵌入模型。
使用自定义配置创建向量存储，指定索引名称、嵌入维度和文本键，以实现高效的语义搜索存储。
实施语义搜索功能，将查询转换为向量嵌入，并从向量存储中执行基于相似性的检索。
开发缓存管理逻辑以处理缓存命中和未命中，包括数据库搜索的后备机制和可选的缓存更新。

设置语义缓存基础设施

构建语义缓存系统需要仔细规划和正确的工具。以下是实施的分步指南。

选择核心技术

首先为您的系统选择技术。Meilisearch 是一款出色的向量搜索引擎，适用于语义缓存。在本示例中，我们将使用带有 OpenAI 嵌入的 Python 来创建上下文感知缓存解决方案。

安装所需依赖项

通过安装必要的库来设置您的项目环境

pip install meilisearch langchain openai python-dotenv

此命令安装了必要的工具，如用于向量存储的 Meilisearch 和用于嵌入管理的 LangChain。

配置嵌入模型

语义缓存的核心是将查询转换为有意义的向量表示。以下是使用 OpenAI 嵌入的示例配置

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
import meilisearch

# Set up OpenAI embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# Initialize Meilisearch client
client = meilisearch.Client(
    url="your_meilisearch_url",
    api_key="your_api_key"
)

为语义缓存创建向量存储

设置向量存储对于实施有效的语义缓存至关重要。以下是使用 Meilisearch 和 OpenAI 嵌入创建向量存储的全面方法

# Create vector store with custom configuration
vector_store = Meilisearch(
    client=client,
    embedding=embeddings,
    index_name="semantic_cache",
    text_key="content"
)

# Optional: Define embedder configuration
embedder_config = {
    "custom": {
        "source": "userProvided",
        "dimensions": 1536  # OpenAI embedding dimensions
    }
}

此设置允许您创建一个强大的语义缓存，可以有效地存储和检索上下文相似的查询及其响应。

实施语义缓存机制

语义缓存的关键是创建理解查询意图的检索系统。

创建语义搜索功能

以下是语义搜索功能的示例

def semantic_cache(query, k=3):
    # Convert query to vector embedding
    query_embedding = embeddings.embed_query(query)
    
    # Perform similarity search in Meilisearch
    results = vector_store.similarity_search(
        query=query,
        k=k
    )
    
    return results

此功能

将查询转换为向量表示。
在向量存储中搜索语义上相似的结果。
返回最相关的匹配项。

处理缓存命中和未命中

强大的缓存策略必须有效地处理缓存命中和未命中

def process_product_search(query):
    # Check the semantic cache
    cached_results = semantic_cache(query)
    
    if cached_results:
        # Cache hit: return cached results
        return {
            "source": "cache",
            "results": cached_results
        }
    else:
        # Cache miss: perform full database search
        full_results = perform_database_search(query)
        
        # Optionally, store new results in cache
        update_semantic_cache(query, full_results)
        
        return {
            "source": "database",
            "results": full_results
        }

性能优化技术

为确保高效的语义缓存，请考虑以下策略

设置相似性阈值（例如，0.85–0.95）以过滤结果。
限制缓存大小以防止内存问题。
使用生存时间 (TTL) 来刷新过时的缓存条目。
定期更新您的嵌入模型以获得更好的准确性。

测试您的语义缓存

测试对于确保可靠性至关重要。测试场景应包括

精确匹配查询。
语义上相似的查询。
全新的查询。
上下文极少的边缘情况。

彻底的测试确保您的系统在不同的搜索模式下表现良好。

Meilisearch 的快速向量搜索功能使语义缓存不仅可行，而且对于电子商务平台而言也非常高效。

向 RAG 系统添加语义缓存

检索增强生成 (RAG) 系统可以从语义缓存中获益匪浅。这种集成提高了效率，降低了成本，并增强了 AI 应用程序的响应能力。

理解 RAG 和语义缓存集成

RAG 系统中的语义缓存侧重于根据查询的含义（而不仅仅是精确的文本匹配）存储和检索查询响应。这允许 AI 应用程序快速访问先前生成的响应，同时保持上下文相关性。

将语义缓存集成到 RAG 工作流程中的关键步骤包括

嵌入转换：将用户查询转换为捕获语义含义的向量表示。使用 BERT 或 OpenAI 的嵌入 API 等嵌入模型进行此转换。
缓存查找机制：使用向量数据库进行快速、基于相似性的搜索。Meilisearch 是一个强大的选择，因为它具有高效的语义搜索功能，可以实现传入查询和缓存响应之间的快速匹配。

实施语义缓存层

实施语义缓存层需要创建一个专门的类，用于管理查询嵌入、相似性检查和缓存响应检索。此代码提供了一种有效存储和访问语义相似查询响应的实用方法。

class RAGSemanticCache:
    def __init__(self, embedding_model, vector_store):
        self.embedding_model = embedding_model
        self.vector_store = vector_store
        self.similarity_threshold = 0.85

    def retrieve_cached_response(self, query):
        query_embedding = self.embedding_model.embed_query(query)
        similar_results = self.vector_store.similarity_search(
            query_embedding, 
            threshold=self.similarity_threshold
        )
        return similar_results[0] if similar_results else None

此类

将查询嵌入到向量中。
在向量存储中搜索语义上相似的结果。
如果缓存响应满足相似性阈值，则返回该响应。

为确保您的语义缓存层高效运行，请应用以下策略

动态相似性阈值：根据您的领域和用例调整阈值。
缓存维护：使用过期和刷新机制来保持响应的相关性。
多轮上下文跟踪：对于会话系统，在缓存检索中包含对话历史记录以保持上下文。

实际实施示例

以下是如何将语义缓存集成到 RAG 工作流程中的示例

def rag_with_semantic_cache(query, rag_system, semantic_cache):
    # Check semantic cache first
    cached_response = semantic_cache.retrieve_cached_response(query)
    
    if cached_response:
        return cached_response
    
    # If no cached response, use traditional RAG
    retrieved_docs = rag_system.retrieve_documents(query)
    generated_response = rag_system.generate_response(query, retrieved_docs)
    
    # Store the new response in the semantic cache
    semantic_cache.store_response(query, generated_response)
    
    return generated_response

此功能

检查语义缓存中是否有响应。
如果不存在缓存响应，则回退到 RAG 系统。
将新响应存储在缓存中以供将来使用。

不同应用的优势

语义缓存在以下方面尤其有用

客户支持聊天机器人。
企业知识管理系统。
教育平台。
研究和分析工具。

优化策略

一旦您的语义缓存系统运行，请专注于优化，以确保它继续提供最大价值。让我们探索关键策略，以长期维护和改进系统的性能。

确保准确性和一致性

在语义缓存中保持高准确性需要定期监控和更新。

实施缓存响应的版本控制，以跟踪更改并确保用户收到最新信息。
当源数据更新时，使相关缓存条目失效或更新，以防止提供过时的信息。
缓存一致性在分布式系统中变得尤为重要。使用发布-订阅系统在您的基础设施中传播更新，确保所有缓存节点保持同步。
定期验证缓存响应有助于保持质量。设置自动检查以验证缓存响应是否仍然与其原始上下文和含义匹配。定期将缓存响应与新生成的内容进行比较，以识别准确性方面的任何偏差。