云南网络营销公司哪家好,厦门市做网站优化,南宁网站建设 超博网络,软件商店app下载安装一、为什么需要 EmbeddingsCache 减少重复计算 对同一段文本#xff0c;向量化模型会每次返回相同的嵌入。借助缓存#xff0c;首次计算后无论后续何时再请求#xff0c;都能直接复用上次结果。 降低业务延迟 嵌入模型推理耗时#xff08;数十毫秒到百毫秒不等#xff09…一、为什么需要 EmbeddingsCache 减少重复计算 对同一段文本向量化模型会每次返回相同的嵌入。借助缓存首次计算后无论后续何时再请求都能直接复用上次结果。 降低业务延迟 嵌入模型推理耗时数十毫秒到百毫秒不等对实时系统尤为明显。缓存命中时仅需一次 Redis GET毫秒级响应极大提升用户体验。 可扩展元数据管理 除了嵌入向量往往还需对 “文本来源”、“类别标签”、“处理时间戳” 等信息进行关联存储。EmbeddingsCache 内置 metadata 字段丰富应用场景。
二、核心设计与实现原理 Redis 哈希 二进制字段 每条缓存项以 Redis Hash 存储字段包括text、model_name、embedding二进制 Float32 数组和 metadataJSON 序列化并可附加 TTL。 Key 计算 通常以 SHA1(text model_name) 生成唯一 Key如embedcache:sha1避免长文本直接作为 Redis Key。 批量操作管道化 mset/mget/mexists/mdrop 等批量接口在底层使用 Redis pipeline 或 MGET/MSET 命令实现高吞吐。 异步支持 提供 aset/aget/amexists/amdrop与主流 async 框架asyncio、FastAPI无缝集成。
三、快速上手示例
3.1 环境与依赖
pip install redisvl sentence-transformersimport os, time
import numpy as np
os.environ[TOKENIZERS_PARALLELISM] Falsefrom redisvl.extensions.cache.embeddings import EmbeddingsCache
from redisvl.utils.vectorize import HFTextVectorizer3.2 初始化与配置
# 1. 向量化器选用 all-mpnet-base-v2
vectorizer HFTextVectorizer(modelredis/langcache-embed-v1,cache_folderos.getenv(SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME)
)# 2. 缓存不开启过期
cache EmbeddingsCache(nameembedcache,redis_urlredis://localhost:6379,ttlNone
)四、核心 API 详解
4.1 单条存取 存储 text, model What is AI?, redis/langcache-embed-v1
emb vectorizer.embed(text)
meta {category:ai,src:user}
key cache.set(texttext, model_namemodel, embeddingemb, metadatameta)返回 Redis Key可用于后续按键操作。 检索 record cache.get(texttext, model_namemodel)
# 返回 dict: {text, model_name, embedding, metadata, ttl_remain}存在性检查 删除 cache.exists(texttext, model_namemodel) # bool
cache.drop(texttext, model_namemodel)4.2 键名操作
无需提供原文本只需 Key
cache.exists_by_key(key)
cache.get_by_key(key)
cache.drop_by_key(key)4.3 批量操作
最佳实践高并发场景下尽量使用批量接口减少网络延迟。
items [{text: t, model_name: m, embedding: vectorizer.embed(t)} for t in texts]
keys cache.mset(items)
exists cache.mexists(texts, model_namem)
recs cache.mget(texts, model_namem)
cache.mdrop(texts, model_namem)注意异步对应 amset/amexists/amget/amdrop。 五、TTL 与过期策略
全局 TTL在初始化时指定 ttlN所有条目默认 N 秒后自动过期。单条覆盖set(..., ttl5) 只对该条生效。
示例5 秒默认、1 秒覆盖、验证过期行为
ttl_cache EmbeddingsCache(ttl,redis://localhost:6379, ttl5)
k1 ttl_cache.set(text, model, emb) # 5s
k2 ttl_cache.set(short, model, emb, ttl1) # 1stime.sleep(2)
assert not ttl_cache.exists_by_key(k2)
assert ttl_cache.exists_by_key(k1)六、异步场景集成
import asyncioasync def async_demo():k await cache.aset(textAsync, model_namemodel, embeddingemb)hit await cache.aexists_by_key(k)print(Async hit?, hit)await cache.adrop_by_key(k)asyncio.run(async_demo())适用于 FastAPI、AIOHTTP 等异步框架。
七、实战案例文本分类系统
# 1. 新建缓存 绑定向量化器
example EmbeddingsCache(demo,redis://..., ttl3600)
vectorizer.cache example# 2. 处理流式请求
queries [What is AI?,How to learn ML?,What is AI?,NN?,How to learn ML?]
hits0
for q in queries:if example.exists(textq, model_namemodel): hits1emb vectorizer.embed(q) # 自动缓存 or 计算print(f命中率{hits}/{len(queries)}{(hits/len(queries))*100:.1f}%)八、性能对比实测
bench EmbeddingsCache(bench,redis://..., ttl3600)
vectorizer.cachebench
n20# 跳过缓存
t1time.time()
for _ in range(n): vectorizer.embed(text, skip_cacheTrue)
t2time.time()# 使用缓存
t3time.time()
for _ in range(n): vectorizer.embed(text)
t4time.time()print(fNoCache avg{(t2-t1)/n:.4f}sWithCache avg{(t4-t3)/n:.4f}s加速{(t2-t1)/(t4-t3):.2f}×)典型可达 5×–10× 加速。
九、架构扩展与最佳实践 多模型并行 不同业务可用不同 model_name缓存同一文本多版本嵌入。 容量监控与清理 定期扫描 Redis 内存、基于 LFU/LRU 策略删除冷门条目避免缓存膨胀。 分布式部署 在大规模集群中可将 EmbeddingsCache 前置于微服务后端统一 Redis或使用 Redis Cluster、哨兵实现高可用。 落地监控 缓存命中率hits/queries平均响应时延Redis 内存使用 安全与隔离 在多租户场景下可为每个租户设置不同 name 前缀避免 Key 冲突使用 Redis ACL/密码保护访问
十、小结
RedisVL EmbeddingsCache 通过简洁一致的 API将文本嵌入与元数据高效落地到 Redis支持单/批量、同步/异步、TTL 管理。本指南覆盖了从入门到进阶、实战到运维的全流程结合典型业务场景与性能数据助你轻松构建低成本、高性能的嵌入缓存层显著提升向量检索应用的用户体验和系统效率。
