[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-embedding-cache::ru":3,"gloss-cluster-embedding-cache::ru":26,"gloss-next-embedding-cache::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"embedding-cache","data-infra","Кеш эмбеддингов (embedding cache)","Кеш эмбеддингов хранит уже вычисленные векторные представления, чтобы не платить за их повторную генерацию. Поскольку превращение текста в эмбеддинг стоит вызова API (деньги и задержка), а результат детерминирован для данного входа и модели, кеширование по хешу текста — простая и очень выгодная оптимизация.\n\nSaaS-разработчикам с RAG или семантическим поиском это важно в двух местах. На стороне загрузки повторная индексация набора документов не должна заново эмбеддить неизменившиеся фрагменты — кешируйте по хешу содержимого и пропускайте неизменные. На стороне запроса популярные или повторяющиеся поиски могут переиспользовать закешированный эмбеддинг запроса вместо обращения к модели каждый раз.\n\nНа практике: ключ кеша обязан включать имя и версию модели, потому что эмбеддинги разных моделей несопоставимы — смена модели молча отравляет кеш, ключом которого был только текст. Задайте разумную политику вытеснения (LRU или TTL), чтобы он не рос бесконечно, и не забывайте инвалидировать кеш при переразбиении или переэмбеддинге. Сделанный правильно, кеш эмбеддингов снижает и счёт за модель, и задержку p95.","Кеш эмбеддингов хранит уже вычисленные векторы и находит их по хешу текста: эмбеддинги детерминированы, так что пересчёт — чистая потеря денег.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":15,"name":16},"embedding","Эмбеддинг (векторное представление)",{"slug":18,"name":19},"prompt-caching","Кэширование промптов",{"slug":21,"name":22},"semantic-search","Семантический поиск (Semantic Search)",{"slug":24,"name":25},"vector-database","Векторная база данных",[27,31,34,37,40,44,45,48,51,54,58,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":30},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":43},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":30},{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":30},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":30},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":30},"chroma","Chroma",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":57},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":30},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":30},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)"]