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在 Node.js 中用 pgvector 为 LLM 调用实现语义缓存
文章介绍在 Node.js + Postgres/pgvector 上构建 LLM 语义缓存：将 prompt 转为 embedding 并在 pgvector 中检索语义相近的历史 prompt，相似度超过阈值即返回缓存答案、跳过模型调用。内容涵盖表设计、按租户作用域隔离的缓存键、TTL 以及阈值调优，并强调阈值设置不当会导致跨租户答案泄漏或把发票 1042 的答案错配给 1043。
AI推荐理由 面向 Node.js + Postgres/pgvector 的 LLM 语义缓存实现教程，覆盖表结构、按租户隔离的缓存键、TTL 与相似度阈值调优，并明确指出风险：阈值不当会把一个租户的答案返回给另一个租户，或用发票 1042 的答案回答 1043。对降低 LLM 调用成本与延迟有直接工程价值，属教程类内容，无原创评测数据。
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