真实案例拆解：智能AI客服系统中的两类缓存协同

真实案例拆解：智能客服系统中的两类缓存协同

在AI客服系统中，“响应速度”与“语义准确性”是一对天然的矛盾体。为了实现秒级应答与智能理解的双重目标，系统需要在技术架构中融合精确命中的缓存系统（如Redis）与模糊语义识别的向量数据库（如Milvus）。这两种能力的结合，构成了“AI客服系统中两级缓存协同”的核心架构。

本节将从业务流程出发，详细拆解某大型电商平台客服系统的实践案例，帮助读者理解 Redis 与 Milvus 在真实系统中如何各司其职、协同联动，支撑千万级用户咨询需求。

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一、业务背景与典型需求

以“售后客服”为例，以下是平台每天面对的典型用户问题：

问题内容	实际业务意图
“怎么退货？”	售后-退货
“我买错了，想换一个”	售后-换货
“退款要多久能到账？”	售后-退款进度
“快递怎么还没到？”	物流-查询状态
“活动后买贵了可以退差价吗？”	售后-价格保护

这些问题的表达虽然千差万别，但语义意图高度相似，系统不能依赖“纯规则库”或“模板检索”来处理。

于是，技术团队提出如下关键诉求：

• 高并发、低延迟响应；
• 自动理解表达不同但含义相同的问题；
• 提供上下文相关、自然流畅的回答；
• 降低大模型的调用频次，控制成本。

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二、整体架构图：两级缓存协同机制

下图展示了系统请求从“用户输入”到“响应输出”的全过程，强调了缓存命中路径和向量召回路径的配合机制：