真實案例拆解：智能客服系統中的兩類緩存協同

在AI客服系統中，“響應速度”與“語義準確性”是一對天然的矛盾體。為了實現秒級應答與智能理解的雙重目標，系統需要在技術架構中融合精確命中的緩存系統（如Redis）與模糊語義識別的向量數據庫（如Milvus）。這兩種能力的結合，構成了“AI客服系統中兩級緩存協同”的核心架構。

本節將從業務流程出發，詳細拆解某大型電商平臺客服系統的實踐案例，幫助讀者理解 Redis 與 Milvus 在真實系統中如何各司其職、協同聯動，支撐千萬級用戶咨詢需求。

---

一、業務背景與典型需求

以“售后客服”為例，以下是平臺每天面對的典型用戶問題：

問題內容	實際業務意圖
“怎么退貨？”	售后-退貨
“我買錯了，想換一個”	售后-換貨
“退款要多久能到賬？”	售后-退款進度
“快遞怎么還沒到？”	物流-查詢狀態
“活動后買貴了可以退差價嗎？”	售后-價格保護

這些問題的表達雖然千差萬別，但語義意圖高度相似，系統不能依賴“純規則庫”或“模板檢索”來處理。

于是，技術團隊提出如下關鍵訴求：

• 高并發、低延遲響應；
• 自動理解表達不同但含義相同的問題；
• 提供上下文相關、自然流暢的回答；
• 降低大模型的調用頻次，控制成本。

---

二、整體架構圖：兩級緩存協同機制

下圖展示了系統請求從“用戶輸入”到“響應輸出”的全過程，強調了緩存命中路徑和向量召回路徑的配合機制：