Semantisches Caching: Kosten senken & Latenz reduzieren in LLM‑RAG
In modernen RAG‑Anwendungen (Retrieval‑Augmented Generation) kann semantisches Caching die Performance erheblich steigern. Dabei werden Antworten nicht nur anhand exakter Textübereinstimmungen gespeichert, sondern nach ihrer semantischen Ähnlichkeit. Sobald ein neuer Nutzer‑Query eintrifft, wird er in einen Vektor‑Embedding umgewandelt und mit den bereits gecachten Embeddings verglichen.
