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生成与检索成本优化

成本优化三大方向:减少 token(压缩上下文、缩短输出)、减少调用次数(缓存、路由到小模型)、选更便宜的资源(小模型分流简单问题);每项都对照质量指标评估。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

语义缓存命中

语义缓存命中
import hashlib

def cache_key(question):
    norm = " ".join(question.lower().split())
    return hashlib.sha256(norm.encode()).hexdigest()
# 命中缓存的问答直接返回;语义缓存可用向量相似度匹配历史问题

模型分流

模型分流
if is_simple(query):        # 意图明确、短问题
    model = SMALL_MODEL      # 成本更低
else:
    model = LARGE_MODEL
缓存与分流都要防误伤:缓存要能强制刷新,分流要按类别评测后再放量。

易错点

  • 缓存未设过期策略,文档更新后仍返回旧答案
  • 分流规则把复杂问题送进小模型,质量下滑未被度量

数据来源与参考

  • OpenAI 官方文档(成本优化建议)
  • Anthropic 官方文档(Prompt caching 与模型选择)
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