semantic-caching
✓LLM 应用程序的 Redis 语义缓存。在实现向量相似性缓存、通过缓存响应优化 LLM 成本或构建多级缓存层次结构时使用。
SKILL.md
| 0.98-1.00 | 0.00-0.02 | Nearly identical | | 0.95-0.98 | 0.02-0.05 | Very similar | | 0.92-0.95 | 0.05-0.08 | Similar (default) | | 0.85-0.92 | 0.08-0.15 | Moderately similar |
| Threshold | Start at 0.92, tune based on hit rate | | TTL | 24h for production | | Embedding | text-embedding-3-small (fast) | | L1 size | 1000-10000 entries |
redis-vector-cache Keywords: redis, vector, embedding, similarity, cache Solves:
LLM 应用程序的 Redis 语义缓存。在实现向量相似性缓存、通过缓存响应优化 LLM 成本或构建多级缓存层次结构时使用。 来源：yonatangross/orchestkit。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill semantic-caching- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 semantic-caching？
LLM 应用程序的 Redis 语义缓存。在实现向量相似性缓存、通过缓存响应优化 LLM 成本或构建多级缓存层次结构时使用。 来源：yonatangross/orchestkit。
如何安装 semantic-caching？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill semantic-caching 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/yonatangross/orchestkit
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01