Bộ nhớ đệm ngữ nghĩa là một cơ chế trả về phản hồi mà không cần phải truy vấn lại LLM bằng cách vector hóa truy vấn và so sánh nó với các truy vấn tương tự về mặt ngữ nghĩa trong quá khứ.
Bộ nhớ đệm ngữ nghĩa là một cơ chế vector hóa truy vấn của người dùng và trả về phản hồi được lưu trong bộ nhớ đệm mà không gọi API LLM nếu nó có mức độ tương đồng cao về ngữ nghĩa với truy vấn trước đó. Không giống như bộ nhớ đệm thông thường, chỉ xử lý các kết quả khớp chính xác, nó có đặc điểm là khả năng xử lý các câu hỏi "được diễn đạt khác nhau nhưng có cùng ý nghĩa". Nó được sử dụng rộng rãi như một phương tiện để giảm chi phí và giảm độ trễ cho RAG và chatbot. Tuy nhiên, trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, nếu ngưỡng tương tự được đặt quá lỏng lẻo, ``lượt truy cập sai'', trong đó các câu trả lời cũ được trả về cho các câu hỏi có ngữ cảnh khác nhau, có thể sẽ trở thành một vấn đề tại hiện trường, do đó, việc điều chỉnh ngưỡng và thiết kế vận hành vô hiệu hóa bộ đệm sẽ là điều cần thiết. Ngoài ra, chi phí quản lý và chi phí tạo nhúng của vectơ DB sẽ tích lũy, do đó, hiểu được tâm lý thị trường dựa trên sự đánh đổi với hiệu ứng giảm mã thông báo là chìa khóa khi đưa ra lựa chọn.