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纸质出版:2026
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郭凯, 程博, 石佳, 等. 基于Memcached缓存的大语言模型的电力工作票风险预警快速响应方法[J]. 内蒙古电力技术, 2026,44(1):61-67.
郭凯, 程博, 石佳, et al. 基于Memcached缓存的大语言模型的电力工作票风险预警快速响应方法[J]. 2026, 44(1): 61-67.
郭凯, 程博, 石佳, 等. 基于Memcached缓存的大语言模型的电力工作票风险预警快速响应方法[J]. 内蒙古电力技术, 2026,44(1):61-67. DOI: 10.19929/j.cnki.nmgdljs.2026.0009.
郭凯, 程博, 石佳, et al. 基于Memcached缓存的大语言模型的电力工作票风险预警快速响应方法[J]. 2026, 44(1): 61-67. DOI: 10.19929/j.cnki.nmgdljs.2026.0009.
传统电力工作票风险评估依赖人工判断,易出现风险识别遗漏、评估效率低下等问题。为降低电力作业安全事故风险,构建精准、高效的大语言模型风险预警系统尤为必要。针对大语言模型在电力工作票风险预警中存在的响应速度慢、高并发请求处理能力不足的挑战,提出了一种基于分布式内存对象缓存(Memcached)的匹配缓存方案,以优化电力工作票风险预警的运行速度。该方法在服务器端维护高频响应结果缓存,并结合Simhash和余弦相似性算法进行优化,以高效匹配和过滤缓存中的预测结果,从而快速响应用户请求。研究结果表明,该方法能够显著提高电力工作票风险预警的运行速度,有效解决高并发处理的难题,在电力运维领域具有重要的应用价值。
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