Semantic cache hit-rate упал с 45% до 28% — что сломалось
Средний
AI / LLM продукты
45 мин
Cache regression diagnosis
Avito
✓ Реальный
Ситуация: Semantic cache (сохраняет похожие запросы) hit-rate упал с 45% до 28% за неделю. Cost LLM API вырос 60%. Что произошло?
Semantic cache: новый запрос → embedding → similarity search в cached results. Hit если cosine > 0.92.
Доступные данные
cache_lookups: query_id, ts, hit (bool), similarity_score, cached_query_id
queries_distribution: query_id, embedding, ts
cache_size: ts, total_entries, eviction_count
Задачи
- Декомпозируй причины: similarity threshold не подходит / cache evictions / query distribution shift.
- Анализ similarity distribution до и после.
- 3 опции восстановления.
- Trade-off: lower threshold → больше hits, но quality риск.
Все кейсы для подготовки →
← Все кейсы