现象
当系统处理大量重复或相似的大语言模型请求时，会重复执行完整的模型推理流程，导致单次请求响应延迟偏高，同时增加推理资源的消耗与部署成本。
可能原因
FastGPT当前未内置语义缓存功能，需按实际环境确认是否存在相关配置项，无法存储并复用大语言模型的预生成结果，因此相似请求会重复触发模型推理，无法通过缓存优化响应效率、降低推理部署成本。
排查步骤
- 梳理业务场景中的大语言模型请求类型，统计并判断是否存在大量重复或语义相似的请求场景。
- 确认FastGPT当前是否支持原生的语义缓存配置或内置功能，检查相关文档与配置项。
- 结合业务请求的重复率与资源消耗情况，评估是否需要引入缓存机制来优化响应延迟与推理成本。
解决与验证
若需实现语义缓存功能，需在FastGPT中部署自定义的缓存逻辑，将大语言模型的预生成结果按语义特征存储并生成匹配标识。当接收到相似请求时，优先通过匹配标识查找缓存中的结果并直接返回，避免重复执行模型推理。验证方式为：发送相同或语义相似的大语言模型请求，对比两次请求的响应耗时，确认缓存生效后，第二次请求的响应延迟得到明显优化。