是的，Amazon Bedrock 的响应可以缓存以用于重复查询，这样做可以提高特定场景中的效率。Bedrock 提供对基础模型的 API 访问，与任何基于 API 的服务一样，它的响应可以使用标准的缓存策略进行缓存。通过存储相同请求的响应，您可以减少对 Bedrock API 的冗余调用，从而降低延迟、降低成本并最大限度地减少达到速率限制的风险。但是，缓存的有效性取决于用例以及相同输入被重复使用的频率。
对于输入可预测且可重复的应用程序，缓存特别有用。例如，客户支持聊天机器人可能会多次收到有关退货政策或产品功能的相同问题。缓存模型对“您的保修期是多久？”的响应可确保对后续相同查询的即时回复。同样，在内容生成工作流程中，可以缓存模板或标准化提示（例如，“生成蓝色背包的产品描述”），以避免重复生成相同的文本。通过减少后端负载，缓存还可以使高流量应用程序受益，从而确保流量高峰期间的一致性能。但是，对于动态或个性化查询（例如实时情感分析或唯一的用户特定请求）来说，它的效果较差，因为这些查询的输入差异很大。
实施缓存的开发人员应考虑缓存失效和存储。例如，使用诸如 Amazon ElastiCache (Redis) 或 DynamoDB 之类的键值存储，并将输入提示的哈希值用作键，可以确保高效查找。生存时间 (TTL) 设置可以自动使陈旧数据过期，这对于底层模型更新或业务逻辑更改时至关重要。安全是另一个问题：确保缓存的数据符合隐私政策，特别是对于敏感输入。监控缓存命中率和响应时间有助于进行微调——例如，如果命中率较低，则调整 TTL 或扩展缓存容量。总而言之，缓存 Bedrock 响应对于可重复的静态查询非常有效，但需要仔细设计以平衡效率和相关性。