Kmemo：一个拒绝给你错误答案的 LLM 语义缓存
来源：dev.to — Jul 25-26
📋 概述
传统语义缓存的问题在于：当用户问了一个相似但不相同的问题时，缓存会欢快地返回不准确的答案。Kmemo（Kotlin 编写）将“答案正确性”作为缓存的第一优先级而非“命中率”。它通过答案质量评分、问题语义距离阈值和缓存失效策略三重机制，实现了“宁可 miss 也不给错答案”的缓存语义。
🔑 核心要点
- 传统语义缓存的相似度阈值是纯数学概念——两个向量距离近不代表答案适用，Kmemo 增加了答案质量二次验证。
- 核心创新是三态结果：命中且可靠（返回）、命中但可疑（返回但标记）、未命中（回源）——而非传统缓存的命中/未命中二态。
- 用 Kotlin 协程实现了非阻塞的缓存查询流水线，语义搜索和答案验证可以并行执行，总延迟控制在 LLM 调用时间的 10% 以内。
💡 金句
大多数语义缓存追求命中率，Kmemo 追求正确率。给一个错的答案是比不给答案严重得多的问题。
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