كان الارتفاع المفاجئ في الاستعلامات المتكررة إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يؤدي إلى زيادة تكاليف واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للعديد من الشركات، مما دفعها إلى البحث عن حلول تخزين مؤقت أكثر كفاءة. وقد فصل سرينيفاسا ريدي هوليبيدو ريدي، في مقال بتاريخ 10 يناير 2026، كيف كانت فاتورة واجهة برمجة تطبيقات LLM لشركته تزداد بنسبة 30٪ شهريًا، على الرغم من أن حركة المرور لم تكن ترتفع بنفس المعدل. وكشف تحليل سجلات الاستعلامات أن المستخدمين كانوا يطرحون نفس الأسئلة بطرق مختلفة، مما أدى إلى قيام LLM بمعالجة طلبات متطابقة تقريبًا عدة مرات.

وجد ريدي أن التخزين المؤقت التقليدي المطابق تمامًا، والذي يستخدم نص الاستعلام كمفتاح للتخزين المؤقت، لم يلتقط سوى 18٪ من هذه المكالمات المتكررة. "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بك؟" و "كيف يمكنني إرجاع شيء ما؟" و "هل يمكنني استرداد أموالي؟" ستتجاوز جميعها ذاكرة التخزين المؤقت وتؤدي إلى مكالمات LLM منفصلة، يتحمل كل منها تكاليف واجهة برمجة التطبيقات الكاملة.

لمكافحة ذلك، قام ريدي بتطبيق التخزين المؤقت الدلالي، وهي تقنية تركز على معنى الاستعلام بدلاً من الصياغة المحددة. أدى هذا النهج إلى زيادة معدل الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت إلى 67٪، مما أدى في النهاية إلى تقليل تكاليف واجهة برمجة تطبيقات LLM بنسبة 73٪. يستخدم التخزين المؤقت الدلالي تقنيات مثل فهم اللغة الطبيعية لتحديد النية الكامنة وراء الاستعلام واسترجاع استجابة ذات صلة من ذاكرة التخزين المؤقت، حتى لو كانت الصياغة مختلفة.

يسلط هذا التطور الضوء على الأهمية المتزايدة للإدارة الفعالة للموارد في عصر الذكاء الاصطناعي. مع تزايد دمج LLMs في مختلف التطبيقات، يمكن أن تتصاعد تكلفة تشغيلها بسرعة. يقدم التخزين المؤقت الدلالي حلاً محتملاً عن طريق تقليل عدد المكالمات المتكررة وتحسين استخدام واجهة برمجة التطبيقات.

يعكس صعود التخزين المؤقت الدلالي أيضًا اتجاهًا أوسع نحو تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً. في حين أن التخزين المؤقت المطابق تمامًا هو نهج بسيط ومباشر، إلا أنه محدود في قدرته على التعامل مع الفروق الدقيقة في اللغة البشرية. من ناحية أخرى، يتطلب التخزين المؤقت الدلالي فهمًا أعمق للاستعلام والسياق الذي يتم طرحه فيه.

يعتقد الخبراء أن التخزين المؤقت الدلالي سيصبح ذا أهمية متزايدة مع استخدام LLMs في تطبيقات أكثر تعقيدًا وتفاعلية. من خلال تقليل تكلفة تشغيل هذه النماذج، يمكن أن يساعد التخزين المؤقت الدلالي في جعلها في متناول مجموعة واسعة من الشركات والمؤسسات. ومن المتوقع أن يؤدي المزيد من البحث والتطوير في هذا المجال إلى حلول تخزين مؤقت أكثر كفاءة وفعالية في المستقبل.