تشهد العديد من الشركات ارتفاعًا كبيرًا في فواتير واجهات برمجة تطبيقات (APIs) نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مدفوعة بالاستعلامات المتكررة، وفقًا لما ذكره سرينيفاسا ريدي هوليبيدو ريدي، مطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي. اكتشف ريدي أن المستخدمين غالبًا ما يطرحون نفس الأسئلة بطرق مختلفة، مما يتسبب في قيام نموذج اللغة الكبير (LLM) بمعالجة كل صيغة على حدة وتحمل تكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API) كاملة مقابل استجابات متطابقة تقريبًا.

كشف تحليل ريدي لسجلات الاستعلامات أن المستخدمين كانوا يعيدون صياغة نفس الأسئلة، مثل الاستفسار عن سياسات الإرجاع باستخدام عبارات مثل "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بكم؟" و "كيف يمكنني إرجاع شيء ما؟" و "هل يمكنني استرداد أموالي؟". ثبت أن التخزين المؤقت التقليدي المطابق تمامًا، والذي يستخدم نص الاستعلام كمفتاح ذاكرة التخزين المؤقت، غير فعال، حيث التقط 18٪ فقط من هذه المكالمات الزائدة. أوضح ريدي: "السؤال الدلالي نفسه، بصياغة مختلفة، تجاوز ذاكرة التخزين المؤقت تمامًا".

لمعالجة هذا، قام ريدي بتطبيق التخزين المؤقت الدلالي، وهي تقنية تركز على معنى الاستعلامات بدلاً من صياغتها الدقيقة. يحلل التخزين المؤقت الدلالي النية الكامنة وراء سؤال المستخدم ويسترجع الاستجابة المناسبة من ذاكرة التخزين المؤقت، بغض النظر عن كيفية صياغة السؤال. بعد تطبيق التخزين المؤقت الدلالي، أبلغ ريدي عن زيادة في معدل الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت إلى 67٪، مما أدى إلى انخفاض بنسبة 73٪ في تكاليف واجهة برمجة تطبيقات (API) نموذج اللغة الكبير (LLM).

يمثل التخزين المؤقت الدلالي تقدمًا كبيرًا على طرق التخزين المؤقت التقليدية في سياق نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يعتمد التخزين المؤقت التقليدي على التطابقات التامة، باستخدام نص الاستعلام كمفتاح تجزئة. يفشل هذا النهج عندما يعيد المستخدمون صياغة أسئلتهم، حتى لو ظلت النية الأساسية كما هي. من ناحية أخرى، يستخدم التخزين المؤقت الدلالي تقنيات مثل تحليل التشابه الدلالي أو نماذج التضمين لفهم معنى الاستعلام وتحديد الاستعلامات المتكافئة دلاليًا المخزنة بالفعل في ذاكرة التخزين المؤقت.

يتطلب تطوير حلول تخزين مؤقت دلالية فعالة معالجة العديد من التحديات. يمكن أن تعاني التطبيقات الساذجة من التقاط الفروق الدقيقة في اللغة وتحديد الاختلافات الطفيفة في المعنى بدقة. علاوة على ذلك، تتطلب صيانة دقة ذاكرة التخزين المؤقت وأهميتها بمرور الوقت مراقبة وتحديثات مستمرة لمراعاة التغييرات في استجابات نموذج اللغة الكبير (LLM) أو الاحتياجات المتطورة للمستخدمين.

تمتد آثار التخزين المؤقت الدلالي إلى ما هو أبعد من توفير التكاليف. من خلال تقليل العبء الحسابي على نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، يمكن للتخزين المؤقت الدلالي تحسين أداء وقابلية التوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما أنه يساهم في استخدام أكثر كفاءة للموارد، بما يتماشى مع الجهود الأوسع لتعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي المستدام. مع تزايد دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في جوانب مختلفة من المجتمع، ستلعب تقنيات مثل التخزين المؤقت الدلالي دورًا حاسمًا في تحسين أدائها وتقليل تأثيرها البيئي.

نشر ريدي النتائج التي توصل إليها في 10 يناير 2026، وفتح مصدر تطبيق التخزين المؤقت الدلالي الخاص به، لتشجيع المطورين الآخرين على تبني التقنية وتحسينها. تشير التطورات إلى تركيز متزايد على تحسين أداء نموذج اللغة الكبير (LLM) وخفض التكاليف مع تبني هذه النماذج على نطاق أوسع.