يمكن تخفيض تكاليف واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بشكل كبير عن طريق تطبيق التخزين المؤقت الدلالي، وفقًا لما ذكره سرينيفاسا ريدي هوليبيدو ريدي، وهو متخصص في تعلم الآلة لاحظ زيادة شهرية بنسبة 30٪ في فاتورة واجهة برمجة تطبيقات LLM الخاصة به. اكتشف ريدي أن المستخدمين كانوا يطرحون نفس الأسئلة بطرق مختلفة، مما أدى إلى مكالمات زائدة إلى LLM ونفقات غير ضرورية.

وجد ريدي أن التخزين المؤقت التقليدي المطابق تمامًا، والذي يستخدم نص الاستعلام كمفتاح ذاكرة التخزين المؤقت، لم يلتقط سوى 18٪ من هذه المكالمات الزائدة. على سبيل المثال، فإن الاستعلامات مثل "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بك؟" و "كيف يمكنني إرجاع شيء ما؟" و "هل يمكنني استرداد أموالي؟" ستتجاوز جميعها ذاكرة التخزين المؤقت على الرغم من وجود نفس المعنى الأساسي. أوضح ريدي: "يطرح المستخدمون نفس الأسئلة بطرق مختلفة، مما يؤدي إلى إنشاء استجابات متطابقة تقريبًا، يتحمل كل منها تكاليف واجهة برمجة التطبيقات الكاملة."

لمعالجة هذا الأمر، قام ريدي بتطبيق التخزين المؤقت الدلالي، الذي يركز على معنى الاستعلامات بدلاً من صياغتها الدقيقة. أدى هذا النهج إلى زيادة معدل الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت إلى 67٪، مما أدى إلى خفض تكاليف واجهة برمجة تطبيقات LLM بنسبة 73٪. يستفيد التخزين المؤقت الدلالي من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم النية الكامنة وراء الاستعلام واسترجاع الاستجابة المناسبة من ذاكرة التخزين المؤقت، حتى لو تمت صياغة الاستعلام بشكل مختلف.

يمثل الارتفاع في تكاليف واجهة برمجة تطبيقات LLM مصدر قلق متزايد للشركات والمطورين الذين يستخدمون التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. مع تزايد دمج LLM في الخدمات المختلفة، يصبح تحسين استخدام واجهة برمجة التطبيقات وتقليل النفقات أمرًا بالغ الأهمية. يقدم التخزين المؤقت الدلالي حلاً محتملاً عن طريق تقليل العمليات الحسابية الزائدة وتحسين الكفاءة.

ومع ذلك، يتطلب تطبيق التخزين المؤقت الدلالي بفعالية دراسة متأنية. يمكن أن تفوت التطبيقات الساذجة الفروق الدقيقة في اللغة وتفشل في التقاط معنى الاستعلامات بدقة. غالبًا ما تكون نماذج معالجة اللغة الطبيعية المتطورة والضبط الدقيق ضروريين لتحقيق الأداء الأمثل. يمكن أن تختلف التقنيات المحددة المستخدمة للتخزين المؤقت الدلالي، ولكنها تتضمن بشكل عام تضمين الاستعلامات في فضاء متجه واستخدام مقاييس التشابه لتحديد الاستعلامات المتشابهة دلاليًا.

يسلط تطوير التخزين المؤقت الدلالي الضوء على الجهود المستمرة لتحسين كفاءة وفعالية LLM من حيث التكلفة. مع استمرار تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ستلعب الابتكارات مثل التخزين المؤقت الدلالي دورًا حيويًا في جعل LLM أكثر سهولة واستدامة لمجموعة واسعة من التطبيقات. تمتد الآثار المترتبة إلى ما هو أبعد من توفير التكاليف، مما قد يتيح تجارب مستخدم أكثر استجابة وتخصيصًا من خلال الاستفادة من الاستجابات المخزنة مؤقتًا للاستعلامات الشائعة.