语义缓存:加速 LLM 推理并显著降低成本的实用方案原文社区Reddit r/LocalLLaMA2026/02/21 21:345550语义缓存通过存储 LLM 推理过程中的中间向量或结果,对相似查询进行复用,显著降低重复计算。实践表明,命中率 30%‑50% 时可将响应时间削减 40% 以上,算力成本下降 20%‑35%。文章阐述了相似度度量、缓存更新、实现要点以及真实业务案例,为开发者提供了可落地的加速方案。语义缓存大模型优化推理成本降低向量搜索缓存策略