يمكن خفض تكاليف واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بشكل كبير عن طريق تطبيق التخزين المؤقت الدلالي، وفقًا لما ذكره سرينيفاسا ريدي هوليبيدو ريدي، الذي وجد أن فاتورة واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة لشركته كانت تنمو بنسبة 30٪ شهريًا. اكتشف ريدي أن المستخدمين كانوا يطرحون نفس الأسئلة بطرق مختلفة، مما أدى إلى مكالمات زائدة إلى نموذج اللغة الكبير وتكاليف متضخمة.

كشف تحليل ريدي لسجلات الاستعلامات أن المستخدمين غالبًا ما يعيدون صياغة نفس الأسئلة. على سبيل المثال، فإن الاستعلامات مثل "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بك؟" و "كيف يمكنني إرجاع شيء ما؟" و "هل يمكنني استرداد أموالي؟" كلها أثارت ردودًا متطابقة تقريبًا من نموذج اللغة الكبير، ولكن كل منها تكبد تكاليف واجهة برمجة تطبيقات منفصلة.

ثبت أن التخزين المؤقت التقليدي المطابق تمامًا، والذي يستخدم نص الاستعلام كمفتاح ذاكرة التخزين المؤقت، غير فعال في معالجة هذه المشكلة. صرح ريدي: "التقط التخزين المؤقت المطابق تمامًا 18٪ فقط من هذه المكالمات الزائدة". "نفس السؤال الدلالي، المصاغ بشكل مختلف، تجاوز ذاكرة التخزين المؤقت تمامًا."

للتغلب على هذا القيد، 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 انخفاض بنسبة 73٪ في تكاليف واجهة برمجة تطبيقات نموذج اللغة الكبير. يحدد التخزين المؤقت الدلالي الاستعلامات ذات المعاني المتشابهة ويسترجع الاستجابة المقابلة من ذاكرة التخزين المؤقت، وتجنب المكالمات غير الضرورية إلى نموذج اللغة الكبير.

يسلط هذا التطوير الضوء على قلق متزايد بين المؤسسات التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة: إدارة التكاليف المتصاعدة المرتبطة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات. مع زيادة دمج نماذج اللغة الكبيرة في مختلف التطبيقات، يصبح تحسين كفاءتها وتقليل النفقات أمرًا بالغ الأهمية. يمثل التخزين المؤقت الدلالي إحدى استراتيجيات التحسين هذه.

في حين أن التخزين المؤقت الدلالي يوفر فوائد كبيرة، فإن تنفيذه بفعالية يتطلب دراسة متأنية. يمكن أن تفوت التطبيقات الساذجة الفروق الدقيقة في استعلامات المستخدم، مما يؤدي إلى وصول غير دقيق إلى ذاكرة التخزين المؤقت واستجابات غير صحيحة محتملة.

أدى ظهور نماذج اللغة الكبيرة إلى تحفيز الابتكار في تقنيات التخزين المؤقت، والانتقال من المطابقة البسيطة القائمة على النصوص إلى طرق أكثر تطوراً تفهم المعنى الكامن وراء مدخلات المستخدم. يعكس هذا التحول اتجاهًا أوسع في تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث أصبحت الخوارزميات ماهرة بشكل متزايد في فهم وتفسير اللغة البشرية. يعد تطوير التخزين المؤقت الدلالي جزءًا من اتجاه أكبر لتحسين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لجعلها أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة. مع استمرار تطور نماذج اللغة الكبيرة وزيادة اعتمادها على نطاق واسع، ستلعب تقنيات مثل التخزين المؤقت الدلالي دورًا متزايد الأهمية في إدارة التكاليف المرتبطة بها.