真实案例拆解：智能AI客服系统中的两类缓存协同
真实案例拆解：智能客服系统中的两类缓存协同在AI客服系统中，“响应速度”与“语义正确性”是一对天然的矛盾体。为了实现秒级应答与智能理解的双重目的，系统需要在技术架构中融合精确命中的缓存系统（如Redis）与模糊语义识别的向量数据库（如Milvus）。这两种能力的结合，构成了“AI客服系统中两级缓存协同”的核心架构。
本节将从业务流程出发，详细拆解某大型电商平台客服系统的实践案例，资助读者理解 Redis 与 Milvus 在真实系统中如何各司其职、协同联动，支撑千万级用户咨询需求。
<hr> 一、业务背景与典范需求
以“售后客服”为例，以下是平台每天面对的典范用户题目：
题目内容 实际业务意图 “怎么退货？” 售后-退货 “我买错了，想换一个” 售后-换货 “退款要多久能到账？” 售后-退款进度 “快递怎么还没到？” 物流-查询状态 “活动后买贵了可以退差价吗？” 售后-代价保护 这些题目的表达固然千差万别，但语义意图高度相似，系统不能依靠“纯规则库”或“模板检索”来处置惩罚。
于是，技术团队提出如下关键诉求：
[*]高并发、低耽误响应；
[*]主动理解表达差别但含义相同的题目；
[*]提供上下文相关、天然流畅的答复；
[*]降低大模子的调用频次，控制本钱。
<hr> 二、整体架构图：两级缓存协同机制
下图展示了系统哀求从“用户输入”到“响应输出”的全过程，夸大了缓存命中路径和向量召回路径的配合机制：
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