KI News: Kurz und klar.

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.

In modernen LLM‑Serving‑Systemen kommen stark unterschiedliche Anfragen zusammen: Code‑Abfragen bilden dichte Cluster im Einbettungsraum, während Konversationsanfragen weit verstreut sind. Gleichzeitig variiert die Datenstale­heit von Minuten bei Börseninformationen bis zu Monaten bei Code‑Mustern, und die Wiederholungs­muster folgen unterschiedlichen Verteilungen. Diese Vielfalt führt zu einer langen Schwanz‑Verteilung der Cache‑Hit‑Raten: Kategorien mit hoher Wiederholung erreichen 40‑60 % Treffer, während seltene oder volatile Kategorien nur 5‑15 % erzielen.