Memory Cache vs Semantic Cache en AI Agentics: ¿Cuál usar y cuándo?
Introducción
En el mundo de los agentes inteligentes (AI Agentics), la velocidad y la relevancia de las respuestas son factores clave para ofrecer una experiencia satisfactoria. Para lograrlo, el uso de cachés se vuelve indispensable. Sin embargo, no todas las memorias caché son iguales. En este post, exploramos las diferencias entre Memory Cache tradicional y Semantic Cache, y te ayudamos a decidir cuál usar en cada escenario.
Memory Cache: La caché de toda la vida
Qué es
Una memoria caché que guarda respuestas completas asociadas a claves exactas, como prompts, consultas o IDs.
Cómo funciona
Cuando un agente recibe una entrada, verifica si esa entrada exacta ya fue procesada antes. Si está en caché, devuelve la respuesta sin volver a procesar.
Ideal para:
- Prompts o preguntas frecuentes que se repiten de forma idéntica.
- Respuestas estáticas o determinísticas.
- Casos donde se requiere latencia ultra baja.
Semantic Cache: Inteligencia sobre similitud
Qué es
Una forma más avanzada de caché que utiliza embeddings vectoriales para almacenar y recuperar información basada en similitud semántica.
Cómo funciona
Cuando el agente recibe una nueva solicitud, genera un embedding de su significado y lo compara con los embeddings en la caché. Si encuentra uno lo suficientemente parecido, reutiliza esa respuesta.
Ideal para:
- Consultas con variaciones en el lenguaje pero mismo significado.
- Agentes conversacionales que trabajan con lenguaje natural.
- Recuperación de documentos o búsquedas semánticas.
Comparativa rápida
| Característica | Memory Cache Tradicional | Semantic Cache |
|---|---|---|
| Tipo de búsqueda | Exacta | Por similitud semántica |
| Clave de recuperación | Texto o ID exacto | Embedding vectorial |
| Precisión | Alta si es igual | Alta si es semánticamente cercana |
| Requiere embeddings | No | Sí |
| Uso de CPU/GPU | Bajo | Medio/alto (según el motor) |
¿Cuál deberías usar?
- Usa Memory Cache cuando: tienes prompts repetitivos, respuestas fijas, y deseas ultra baja latencia.
- Usa Semantic Cache cuando: tus entradas tienen variaciones naturales en el lenguaje o buscas mayor personalización e inteligencia contextual.
Integración en AWS para AI Agentics
- Memory Cache: Amazon ElastiCache (Redis/Memcached), Amazon Bedrock Prompt Caching.
- Semantic Cache: Amazon OpenSearch + embeddings, Amazon Bedrock (Embeddings + Vector Search).
Conclusión
Memory Cache y Semantic Cache no compiten, se complementan. Combinar ambas estrategias en tus AI Agentics te permitirá lograr velocidad, precisión y personalización. Evalúa tus casos de uso y elige inteligentemente.
¡Ahora que sabes la diferencia, es hora de optimizar tus agentes inteligentes!
