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本地 AI 缓存什么时候必须失效
artifact、prompt、parser、预处理或 source 身份变化时重建派生结果。
主查询：本地 AI 缓存失效 · 核验：2026-09-16 · 事实卡：ARCH-01, COVE-MODEL-02
先给结论
当 artifact、prompt、parser、预处理或 source 身份发生变化时,本地 AI 缓存中派生的结果必须按身份重建一次,不能凭外部线索或时间推断来跳过这一步。这一约束意味着,只要任一上游身份与缓存键不再对应,旧记录就视同失效,需要重新执行派生以避免跨身份复用。身份变化本身即触发重建,而不是等到出现异常再做核对。
需要先收集的证据
至少把下面三项与同一个 artifact、运行时和任务绑定：
- 依赖版本映射
- 失效 fixture
- 回滚重建结果
若缺一项，就把它写成未知，不要用模型参数、芯片宣传或网上截图代替。
实施流程
因此每次重建都要把依赖版本映射、失效 fixture 与回滚重建结果逐条记录下来,并与上一轮逐字段对比,确认派生输入、键值与产物三者一致。任何一次依赖替换都应附带可复跑的失效 fixture,用于证明旧缓存确实无法被新环境正确命中,回滚重建结果也要保留,便于事后核对差异范围。
- 固定来源与 revision
- 记录长度与 digest
- 下载到临时文件
- 安全续传与验证
- 完成后再切换
- 提供修复与回滚
最容易写错的地方
- 复用过期向量或摘要
- 删除用户原始数据
在已记录的范围内,常见的错误模式集中在两点:复用过期向量或摘要,以及删除用户原始数据。前者会把上一次身份的产物当作本次命中返回,后者则在重建过程中直接抹掉用户原文,事后无法回溯。发布结论只能基于这些已记录的失效与重建事实,不得延伸至未在卡中出现的失败场景。
最小复现记录
| 层 | 必须记录 |
|---|---|
| 设备 | 型号、芯片、系统、RAM 档位 |
| 软件 | App 版本与 git commit |
| 模型 | 家族、变种、revision、格式、长度、hash、量化 |
| 运行时 | 版本、请求后端、实际后端证据 |
| 任务 | fixture、输入 hash、prompt hash、输出规则 |
| 结果 | 完成、失败、取消、回退与恢复 |
发布检查单
- 目标查询已在开头直接回答。
- 所有数字都能回到事实卡或原始记录。
- artifact、runtime、设备与任务没有混淆。
- 失败、取消、清理与回退都被测试。
- 隐私和网络边界单独说明。
- 结论只适用于记录中的配置。
事实来源与延伸
本页使用奇连 AI 的端侧事实卡镜像，性能结论等待 Cove 原始 benchmark 数据。