什么是缓存字段？
缓存字段允许你为 AI 请求打上业务标签，并在每次响应中回显，同时进入可观测性面板。它们连接了你的业务上下文与 ModelRiver 的处理链路。
当你在工作流上定义缓存字段后，ModelRiver 会从请求载荷中提取对应值，并将其包含在：
- API 响应的
customer_data中 - Request Logs 表格中，便于筛选和搜索
- Webhook 载荷中，便于下游系统处理
- Observability 的 Timeline 视图中
如何配置缓存字段
在创建或编辑工作流时：
- 打开项目中的 Workflows
- 编辑现有工作流或创建新工作流
- 在 Cache Fields 区域输入字段路径，使用逗号或换行分隔
字段路径语法
嵌套数据使用点号表示，数组可使用索引：
| 路径 | 提取来源 |
|---|---|
user_id | 顶层 user_id 字段 |
metadata.segment | 嵌套的 metadata.segment 值 |
messages.0.content | 第一条消息的 content |
metadata.experiment.bucket | 更深层的实验桶字段 |
示例：请求与响应
请求：
JSON
1{2 "workflow": "support-summarizer",3 "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise this ticket"}],4 "metadata": {5 "user_id": "usr_abc123",6 "segment": "enterprise",7 "experiment": {"bucket": "v2"}8 }9}响应中会包含：
JSON
1{2 "customer_data": {3 "metadata.user_id": "usr_abc123",4 "metadata.segment": "enterprise",5 "metadata.experiment.bucket": "v2"6 }7}最佳实践
- 保持克制：只缓存你在观测与调试中真正需要的字段，避免敏感信息或高基数字段
- 统一命名：跨工作流标准化字段路径，便于仪表盘与筛选器复用
- 不要替代持久化：客户数据用于可观测性回显，不是数据库替代品
- 用于精确排查：按客户数据字段过滤请求日志，快速定位特定用户、会话或实验分支