缓存策略——精确缓存与语义缓存的实现与成本优化

在大模型网关中，缓存是降低重复推理成本、缩短响应延迟的核心手段。精确缓存（Exact Cache）基于请求内容的完全匹配，适用于结构化查询或固定指令场景，实现简单，命中率高，但泛化能力弱。语义缓存（Semantic Cache）则利用向量嵌入与相似度检索，对语义相近但表述不同的请求返回已缓存结果，显著提升泛用性，但引入额外的向量存储与检索开销。

实现层面，精确缓存可采用Redis或本地内存，键值为请求文本的哈希；语义缓存则需集成向量数据库（如Milvus、Pinecone），并设计合理的相似度阈值（如0.92）以平衡命中率与准确率。成本优化的关键在于分层策略：高频、确定性请求走精确缓存；长文本、开放式问答走语义缓存并设置TTL（过期时间），避免缓存膨胀。此外，可引入预热机制和缓存淘汰策略（LRU/LFU），并结合请求复杂度动态决定是否启用缓存，从而在GPU推理成本与存储成本之间找到最佳平衡点。