Кэшируем ответы RAG: как ускорить ИИ-агента в проде и не слить бюджет

RAG-агенты в продакшене страдают от низкой скорости и высоких затрат на повторные запросы. Пользователи жалуются на долгие ответы, а инженеры — на счета за токены. Решение — кэширование ответов, которое позволяет не пересчитывать один и тот же результат для одинаковых или похожих вопросов.

В статье на примере ИИ-консультанта показано, как организовать кэш так, чтобы не потерять в актуальности данных (если база знаний меняется) и не усложнять инфраструктуру. Рассматриваются типы кэша (семантический, точный, по времени), стратегии инвалидации и метрики эффективности.

Подход особенно актуален для продуктов с повторяющимися вопросами — поддержка, документация, обучение. Кэширование может сократить время ответа в 2–5 раз и уменьшить расходы на API в 3–10 раз без потери качества. Статья будет полезна разработчикам, которые уже запустили или планируют запустить RAG-агента в бой.