速查在线工具箱语义缓存命中了，为什么答案却是错的？
相似度过线就复用旧答案，可「问法像」和「问题相同」并不是一回事。
直接答案
命中判定只看相似度，不看约束是否一致。带着城市、日期、型号这类条件的提问，向量上可能非常接近，答案却不能互换。
收益与风险由同一个阈值决定：阈值高，命中少、省钱有限；阈值低，命中多、错答也多。因此不能只盯命中率，必须同时看错答率。
稳妥做法是分两层：把强约束（编号、日期、限定条件）放进精确匹配的键里，语义层只处理措辞差异；同时给缓存设有效期，并在数据更新时主动失效。
语义缓存是拿相似度换成本的一种手段，用得好的时候非常划算，用不好的时候会静悄悄地给出错误答案，而且很难被发现。
这一篇讲清它为什么会误命中、阈值该怎么定，以及把强约束拆出来单独把关的做法。
1哪些提问容易被误判为同一个
判断依据只有向量距离，不看条件是否等价。
| 提问对 | 相似度 | 能否共用答案 |
|---|---|---|
| 措辞不同、问题相同 | 高 | 可以复用，这正是它的价值所在 |
| 问法相近、条件不同 | 高 | 不可以，条件不同答案就不同 |
| 关键词重合、意图不同 | 中高 | 不可以，容易返回跑题的答案 |
| 意图相同、领域词不同 | 中等 | 视阈值而定，通常需要人工判断 |
只要答案里含有随条件变化的部分，就不能只靠相似度决定复用。
2阈值怎么定
阈值不是越高越好，也不是越低越省。先定可接受的错答率，再反推阈值。
| 阈值 | 命中率 | 错答风险 | 适用 |
|---|---|---|---|
| 偏高 | 低 | 低 | 对正确性要求高、可接受少量节省 |
| 适中 | 中 | 中 | 通用场景，需要配合抽样复核 |
| 偏低 | 高 | 高 | 只适合答案与条件无关的问答 |
先定可接受的错答率，再调阈值，而不是先追求命中率。
3降低误命中的做法
- 拆出强约束
- 把编号、日期、地区等抽成独立字段参与精确匹配
- 分层命中
- 先精确匹配再语义匹配，两层的阈值分别设置
- 设有效期
- 对会过期的信息设置较短的缓存时间
- 主动失效
- 数据源更新时按来源清除相关缓存，不要等自然过期
- 记录并复核
- 把命中记录抽样人工核对，持续校准阈值
语义缓存是相似即复用的赌注，赌注越大，越要把约束抽出来单独把关。
相关疑问
语义缓存和前缀缓存是一回事吗？
不是。前缀缓存按请求前缀精确匹配，不涉及语义比较，因此不会因为意思相近而返回错误内容；语义缓存省得更多，风险也更大。
命中率高就一定划算吗？
不一定。一次错答带来的返工与信任损失可能远超省下的调用成本，必须把错答率纳入计算。
缓存多久过期合适？
取决于信息的时效。会随日期或库存变化的内容应设较短有效期，稳定的知识类内容可以设长一些。
能不能完全靠自动手段控制误命中？
很难。自动手段可以降低概率，但阈值与约束的取舍仍需人工定期复核与调整。
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