Redisとベクトル類似度を用いたセマンティックキャッシュ投資対効果
コサイン類似度0.95以上のクエリ自動ローカル解決とコスト削減モデル。
1. 結論と定量ベンチマーク検証結果
社内のヘルプデスクや定型業務でAIを利用する場合、入力プロンプトの約3割は過去の質問と実質的に同一内容です。
2. 実運用での選定基準とコストパフォーマンス分析
社内ネットワーク内に10GbE接続のRedisベクトルキャッシュサーバーを配置することで、回答生成コストをゼロ化し、応答速度を平均1.8秒から0.05秒へ爆速化させます。