实战：用 Qdrant 构建语义缓存，Token 消耗降 55%

qdrant_engine · x · 2026-08-20

Qdrant 发布技术实战文章，介绍如何构建语义缓存以避免 LLM 重复回答相同语义的问题。文章涵盖了从实现、基准测试到相似度阈值调优的完整流程，并对比了单向量与多向量检索。实测结果显示，该方法达到了 57.1% 的缓存命中率，减少了 55.7% 的 Token 消耗，缓存命中响应时间约 15ms。

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