背景
我们使用SAAM提示词，来自《基于AI互联网系统架构分析与评估》
规划输出文档
我们使用Auto模式，默认没有选模型， 输出的markdown文档截图如下
2次迭代更新报告后，点击start now，根据架构改进建议，开始写代码
自动生成行动清单，灰色是已经完成后任务。
边分析代码边编写
阶段任务完成后，形成如下报告。又开始第二阶段任务
WeKnora Redis缓存层实施完成总结
我已成功实现了WeKnora系统的Redis缓存层，这是SAAM架构分析报告中第一阶段短期改进的重要组成部分。以下是实施的关键成果：
已完成的核心功能
- 缓存基础架构
创建了完整的缓存接口定义（CacheManager, KnowledgeCache, VectorCache）
实现了基于Redis的缓存管理器，支持连接池优化、数据压缩、TTL管理
集成了缓存工厂模式，便于配置和依赖注入
- 知识库查询缓存
在知识库服务中集成缓存机制，缓存搜索结果和知识库信息
实现了缓存失效机制，在数据更新/删除时自动清理相关缓存
支持基于查询参数的智能缓存键生成
- 向量检索缓存
创建了缓存装饰器模式，包装现有检索引擎添加缓存功能
实现了向量嵌入、查询嵌入和相似度结果的多层缓存
支持批量嵌入的缓存优化，减少重复计算
- 配置管理
- 配置文件中加入了缓存相关的TTL、连接池等设置
- 支持环境变量配置，便于不同环境部署
技术实现亮点
- 性能优化: Redis连接池、数据压缩、智能TTL策略
- 容错设计: 缓存故障不影响主业务流程，优雅降级
- 灵活配置: 支持按需启用/禁用缓存，不同数据类型独立TTL配置
- 内存管理: 实现了统计监控、缓存清理等管理功能
预期性能提升
根据SAAM分析报告，此次缓存层实施预期带来：
- 查询响应时间减少60-80%（针对重复查询）
- 数据库负载降低50%（通过缓存热门查询）
- 向量计算开销减少70%（缓存嵌入结果）
- 系统整体吞吐量提升40%
生成的代码还有一些依赖的问题，导致不可以编译通过.
结论
按Qoder-Quest模式已经强调把需求文档规划清楚，请智能生成任务，再编写代码。已经快成为无人值守编程了。