要为语义搜索实现缓存，您需要存储和重用先前查询的计算结果，以减少处理时间和系统负载。核心思想是缓存嵌入（文本的向量表示）及其相关的搜索结果。当新的查询到达时，生成其嵌入，检查缓存中是否存在类似的嵌入，如果存在匹配项，则返回存储的结果。 这种方法避免了冗余的嵌入计算和对数据库或索引的重复搜索。
首先使用 Redis、FAISS 或专用向量数据库等工具设置向量缓存。例如，当用户搜索“最佳预算笔记本电脑”时，使用 Sentence-BERT 等模型生成查询的嵌入。 使用余弦相似度或其他距离度量将此嵌入与缓存的嵌入进行比较。如果存在相似的缓存嵌入（例如，相似度得分高于 0.85 等阈值），则返回预先计算的结果。 如果没有，则正常处理查询并将新的嵌入和结果添加到缓存。 Redis 等工具允许您设置过期时间 (TTL) 以自动删除过时的条目，而 FAISS 则优化跨大型数据集的快速相似度搜索。
在实践中，您需要平衡缓存大小、相似度阈值和更新频率。例如，电子商务平台可能会缓存诸如“100 美元以下的无线耳机”之类的查询，并将它们映射到产品 ID。如果产品目录发生更改，您需要一种策略来使过时的条目失效——或者定期清除缓存、使用事件驱动的更新（例如，在价格发生变化时刷新条目）或限制缓存持续时间。 用于生成嵌入的 Hugging Face 的 transformers 库和用于缓存管理的 redis-py 等工具可以简化实现。 测试不同的相似度阈值（例如，0.8 与 0.9）并监控缓存命中率将有助于优化特定用例的性能。