99%的人都不知道，Spring AI还能这样省钱提速！

在使用Spring AI时，通过”语义缓存（SemanticCaching）”机制优化与LLM（大型语言模型）交互的效率和响应速度。

核心内容：

什么是语义缓存？

语义缓存不是简单地通过提问文本匹配缓存，而是利用 embedding（向量表示）判断不同但语义相近的问题是否可以共享答案。
这样可以加速频繁且类似问题的响应，减少调用LLM的次数。
语义缓存的实现方法

主要思路是：每次收到新问题时，通过embedding转换为向量，然后和缓存中已有问题的向量做比较，如果语义相近（距离小于某个阈值），就直接返回缓存答案，否则调用LLM、新问题及答案一起入库。
Spring AI整合了语义缓存，用户可以通过配置和注解轻松使用，比如通过@SemanticCacheable实现。
实际代码示例

使用Spring AI和@SemanticCacheable注解，对方法返回值进行语义缓存。
演示如何配置和自定义嵌入模型，以及如何设置缓存匹配的阈值。
优势与适用场景

显著降低LLM调用成本和延迟。
适用于问答系统、聊天机器人等高并发、重复或相似查询场景。
注意事项

配置嵌入模型和缓存层（如Redis）时需考虑性能与准确率平衡。
缓存不当可能会带来语义误判（相似但答案应不同）。
结论
语义缓存是提升AI应用性能的重要手段，通过Spring AI的集成，开发者可以更便捷地实现高效、智能的问答和对话缓存系统，实现更优的用户体验和资源利用。