计算嵌入的缓存可以在应用程序使用 Sentence Transformers 重复处理相同句子时显著提高性能。当你为一个句子生成嵌入时，模型会执行计算密集型操作，将文本转换为高维向量。如果你的应用程序频繁处理相同的句子——例如处理用户查询、分析日志或生成推荐——为相同的文本重新计算嵌入会浪费资源。通过将这些嵌入存储在缓存中，可以避免冗余计算，减少延迟，并释放处理处理能力以处理新的输入。例如，一个回答常见问题的客户支持聊天机器人可以缓存常见查询的嵌入，从而确保即时响应，而不是为每个用户重新计算。
实现缓存非常直接，并且适用于各种用例。一种简单的方法是使用键值存储（如 Python 字典或 Redis），其中输入文本或其哈希值用作键，而嵌入是存储的值。例如，在一个使用嵌入对文章进行分类的新闻聚合应用程序中，你可以为每篇文章的文本生成一个唯一标识符（例如 SHA-256 哈希）。在处理新文章之前，系统会使用哈希检查缓存中是否存在现有嵌入。如果找到，则完全跳过嵌入步骤。这种方法对于静态或不常更新的内容非常有效。对于动态应用程序，可以将缓存与最近最少使用（LRU）驱逐策略结合使用，以管理内存使用，同时仍受益于高缓存命中率。
然而，缓存需要仔细权衡。存储嵌入会消耗内存，尤其是在大型数据集上，因此开发人员必须平衡缓存大小和可用资源。例如，一个处理数百万条帖子的实时社交媒体分析器可能会使用像 Redis 这样的分布式缓存来横向扩展。此外，缓存假定输入文本保持不变——如果你的应用程序处理同一句子的轻微修改版本（例如拼写错误或改写），严格的缓存键方法可能会错过重用机会。为了解决这个问题，可以在缓存之前对输入进行标准化（例如，转换为小写，删除标点符号），但这可能会导致过度泛化。最后，如果 Sentence Transformers 模型更新，缓存的嵌入可能会过时，需要重置缓存。通过权衡这些因素，开发人员可以设计一个缓存策略，在优化性能的同时不引入不必要的复杂性。