Как работает векторный кэш и зачем он нужен?

Векторный кэш — это дополнительный уровень хранения, который позволяет сохранять уже сгенерированные ответы для запросов, похожих по смыслу. habr.com

Работа векторного кэша происходит по следующему алгоритму: habr.com

1. Запрос пользователя преобразуют в векторное представление — эмбеддинг. habr.com
2. Ищут в кэше ответ или необходимый контекст среди уже сохранённых эмбеддингов и находят те, которые находятся ближе всего к текущему запросу. habr.com
3. Сравнивают семантическую близость — если запрос действительно достаточно похож, достают готовый ответ или контекст из кэша. habr.com
4. Если похожий запрос не найден — выполняют стандартный поиск по векторной базе и генерируют ответ, а затем добавляют его в кэш для будущих обращений. habr.com

Векторный кэш нужен для того, чтобы система быстрее отвечала и не тратила лишние ресурсы на похожие запросы. habr.com

Некоторые области применения векторного кэша: семантическое Q&A, извлечение документов, рекомендация по продукту, визуальный поиск и другие. video2.skills-academy.com