Головна / Статті / Практичні поради: семантичне кешування для AI-агентів: як створити свої додатки на основі LLM

Практичні поради: семантичне кешування для AI-агентів: як створити свої додатки на основі LLM

Покроковий посібник з практичних нотаток: семантичне кешування для AI-агентів: як створювати додатки на основі LLM, включаючи контракти, перевірки та готові блоки коду для команд, які використовують цю модель.

2420 слів

Використовуйте цей документ як оновлену версію ідей з книги «Semantic Caching for AI Agents: How to Make Your LLM Apps Faster and Cheaper», призначену для операторів: чіткі етапи, впорядковані блоки коду та примітки щодо відновлення, які зберігаються після передачі обов’язків. Етап Огляду найкраще функціонує, якщо його розглядати як вимірювану основу. Запишіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітки щодо скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань.

Як працює семантичне кешування

На етапі «Як працює семантичне кешування» необхідно визначити вхідні дані, виконавця кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись визначити прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Чітке відображення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-середовища до спільних середовищ. У разі, коли наступним кроком є написання коду або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст.

Створення семантичного кешу з нуля

На етапі створення семантичного кешу необхідно визначити вхідні дані, відповідального за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись визначити прихований стан. Конфігурацію слід тримати окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функціоналу мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Коли наступним кроком є написання коду чи виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
model = SentenceTransformer("all-mpnet-base-v2")# Embed your FAQ dataset
faq_questions = ["How do I get a refund?", "Where is my order?", ...]
faq_embeddings = model.encode(faq_questions)def cosine_distance(a, b):
    return 1 - np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))def check_cache(query: str, threshold: float = 0.3):
    query_embedding = model.encode(query)
    distances = [cosine_distance(query_embedding, e) for e in faq_embeddings]
    best_idx = np.argmin(distances)
    best_distance = distances[best_idx]

    if best_distance < threshold:
        return faq_answers[best_idx]  # Cache hit
    return None  # Cache miss

Перехід у продакшн з Redis

Для етапу «Перехід у продакшн» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення ще до змін у коді. Оператори мають мати можливість знову виконати крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Необхідно документувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. У разі, коли наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст. Для етапу «Перехід у продакшн» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення ще до змін у коді. Оператори мають мати можливість знову виконати крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового завершення роботи.

from redisvl.extensions.cache.llm import SemanticCache
from redisvl.utils.vectorize import HFTextVectorizer
# Load a cache-optimized embedding model
vectorizer = HFTextVectorizer("redis/langcache-embed-v1")# Create the cache
cache = SemanticCache(
    name="customer_support_cache",
    vectorizer=vectorizer,
    redis_client=redis_client,
    distance_threshold=0.3
)# Set TTL (time to live) — keeps cache fresh
cache.set_ttl(86400)  # 24 hours

Вимірювання того, що ви створили

Під час роботи над етапом «Вимірювання того, що ви створили», спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал успіху та наслідки часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність у подальших змінах коду. Запишіть час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ. Зберігайте у кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною зайвих витрат.

1. Частка успішних запитів до кешу

Під час роботи над етапом 1 «Швидкість звернень до кешу» спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища секретних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Зберігайте у кешу стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичного вступу є поширеною причиною непотрібних витрат.

2. Точність

Під час роботи над етапом 2 Precision спочатку запишіть умови взаємодії: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Одночасно задокументуйте шлях успішного виконання та шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої доробки. Зберігайте у кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною витрат ресурсів. Під час роботи над етапом 2 Precision спочатку запишіть умови взаємодії: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Розглядайте цей етап як угоду між вхідними даними та перевіреними результатами. Дайте назви елементам, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового завершення роботи.

3. Повторне використання

Етап 3 «Відкликання» працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис виконання, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ. Визначте бюджет на токени на кожен хід та сеанс. Інструменти з агентним підходом активно розширюють контекст; жорсткі ліміти не дозволяють демо-версіям перетворюватися на несподівані рахунки.

4. Покращення затримки

Етап покращення затримки 4 працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану характеристику. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Встановіть ліміти на кількість токенів за раунд та сесію. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі обмеження запобігають тому, що демонстрації перетворюються на несподівані рахунки.

With-Cache Latency = (avg_llm_latency × (1 - hit_rate)) + (avg_cache_latency × hit_rate)

Вигляд матриці плутанини

Етап «Матриця плутанини» працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Документуйте як успішний, так і відновлювальний шляхи роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої доробки. Визначте бюджет токенів на кожну спробу та сесію. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі ліміти запобігають тому, що демонстрації перетворюються на несподівані рахунки. Етап «Матриця плутанини» працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань.

Чотири техніки для покращення точності кешу

Для етапу „Чотири техніки покращення“ необхідно визначити вхідні дані, відповідальну особу за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись визначити прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Відображення витрат на ранньому етапі запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-середовища до спільних середовищ. У разі, коли наступним кроком є написання коду чи виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст.

1. Перевірка порогових значень

На етапі 1 «Проходження порогу» необхідно визначити вхідні дані, відповідального за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Конфігурацію слід зберігати окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевірити, не читаючи весь код. Коли наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст.

2. Переурочування рейтингів за допомогою Cross-Encoder

Для 2-ї стадії переранкінгу з використанням Cross-Encoder необхідно визначити вхідні дані, відповідального за крок та критерії завершення ще до змін у коді. Оператори мають мати можливість перезапустити цей крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Необхідно документувати як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. У разі, коли наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст. Для 2-ї стадії переранкінгу з використанням Cross-Encoder необхідно визначити вхідні дані, відповідального за крок та критерії завершення ще до змін у коді. Оператори мають мати можливість перезапустити цей крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового завершення роботи.

3. LLM як суддя

Під час роботи над третім етапом «LLM як суддя» спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ. Зберігайте у кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною надмірних витрат.

4. Фазове зіставлення як попередній фільтр

Під час роботи над етапом 4 «Розмите зіставлення», спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища секретних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Зберігайте у кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною надмірних витрат.

Справжня вигода: кешування всередині AI-агентів

Під час роботи над етапом кешування The Real Payoff спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Одночасно задокументуйте шлях успішного виконання та шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Кешуйте стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною витрат ресурсів. Під час роботи над етапом кешування The Real Payoff спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Розглядайте цей етап як угоду між вхідними даними та перевіреними результатами. Дайте назви елементам, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового виконання.

Перевірка у реальних умовах: waLLMartCache від Walmart

Перевірка у реальних умовах на етапі Walmart працює найкраще, якщо її розглядати як вимірювану характеристику. Запишіть один ідеальний результат, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ. Визначте бюджет на токени за кожен хід та за кожну сесію. Інструменти з агентним підходом активно розширюють контекст; жорсткі обмеження не дозволяють демо-версіям перетворюватися на несподівані рахунки.

Початок роботи

Етап «Початок роботи» найкраще функціонує, якщо його розглядати як вимірювану площину. Збережіть один ідеальний зразок запису, один випадок невдачі та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Встановіть ліміти на кількість токенів за хід та за сеанс. Інструменти з автономною дією активно розширюють контекст; жорсткі обмеження запобігають тому, що демонстрації перетворюються на несподівані рахунки.

Висновок

Етап Висновку працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої доробки. Визначте бюджет на токени за кожен раунд та сесію. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі ліміти запобігають тому, що демонстрації перетворюються на несподівані рахунки. Етап Висновку працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань.

Чек-лист операцій

Під час роботи над етапом перевірки операційного процесу спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал успіху та те, що відбувається у разі часткової несправності. Цей перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді.

Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед складними скриптами. Якщо якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру обробки даних.

Зберігайте у кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною витрат ресурсів.

Зберігайте стан графа у простій та типованій формі. Вкладені структури даних приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.

Коли дозволяє бюджет, додавайте тест на базову функціональність, який перевіряє критичний шлях у процесі інтеграційного тестування за допомогою фікстур, а не реальних платних API.

Зберігайте конфігурацію поза кодом додатку. Файли середовища, сховища секретів та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код.

Перед підвищенням версії стеку заморозьте версії, зробіть «золотий запис» для критичного шляху та підтвердьте кроки відкату. У спільних середовищах необхідні обмеження швидкості, перевірки прав власності та чіткий власник для заміни секретів. Віддавайте перевагу надійності перед креативними одноразовими демонстраціями.

Примітка для 576e7f2969bf: не включайте ключі постачальника до репозиторію, встановіть ліміт токенів на сеанс та зберігайте записи поруч із фікстурами оцінки, щоб подальша заміна моделей залишалася порівнянною.