缓存通过减少冗余计算和数据访问来提高向量搜索性能，尤其是在处理重复查询或频繁访问数据的系统中。 通过将高需求向量或搜索结果的副本存储在快速访问存储中，缓存最大限度地减少了重新处理复杂相似性计算或从较慢的后端系统获取数据的需要。 这种方法直接加快了响应时间并减少了资源使用，使其在具有可预测或重复查询模式的应用程序中特别有效。
一个关键的好处是缓存频繁访问的向量。 向量搜索通常涉及计算查询向量与数百万个存储向量之间的距离（例如余弦相似度）。 如果某些向量（例如电子商务推荐系统中流行的产品嵌入）被重复查询，则缓存其预先计算的最近邻居或原始数据可以避免重新计算距离。 例如，图像搜索平台可能会缓存热门商品的嵌入，从而无需针对整个数据集重新计算即可立即检索。 这也减少了 FAISS 或 Milvus 等向量数据库的负载，从而为不太可预测的查询释放资源。
另一种方法是缓存搜索结果。 当用户执行类似的搜索时（例如，在新闻应用程序中“查找与此类似的文章”），存储特定查询向量的结果集允许立即重用。 例如，音乐流媒体服务可能会缓存用户“放松氛围”播放列表查询的前 100 首曲目，这些曲目很可能会被重新执行。 但是，这需要仔细的缓存失效：如果基础数据集发生变化（例如，添加了新歌曲），则缓存的结果必须过期或更新。 Redis 或内存缓存等工具通常在此处使用，具有基于时间或事件驱动的过期功能，以平衡新鲜度和性能。
结合这些策略可以产生更大的收益。 例如，混合系统可能会缓存最常请求的向量的预先计算的索引和最近的查询结果。 开发人员必须平衡缓存大小和命中率：太小的缓存无法覆盖足够的查询，而过大的缓存会引入内存开销。 Prometheus 等监控工具可以跟踪缓存命中率和延迟等指标，以优化设置。 通过根据特定的访问模式定制缓存层（例如实时应用程序中用户特定向量的基于会话的缓存），开发人员可以实现可扩展、低延迟的向量搜索，而无需彻底改革核心基础设施。