লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম)-এ অতিরিক্ত প্রশ্ন করার প্রবণতা অনেক ব্যবসার জন্য API খরচ বাড়িয়ে দিচ্ছিল, যার ফলে আরও কার্যকরী ক্যাশিং সমাধানের খোঁজ শুরু হয়। শ্রীনিবাস রেড্ডি হুলেবেডু রেড্ডি ২০২৬ সালের ১০ই জানুয়ারি লিখেছিলেন যে তার কোম্পানির LLM API বিল প্রতি মাসে ৩০% করে বাড়ছে, যদিও ট্র্যাফিক একই হারে বাড়েনি। কোয়েরি লগ বিশ্লেষণ করে দেখা যায় যে ব্যবহারকারীরা একই প্রশ্ন বিভিন্নভাবে করছেন, যার ফলে LLM প্রায় একই অনুরোধ একাধিকবার প্রক্রিয়াকরণ করছে।

রেড্ডি দেখেন যে সনাতন, হুবহু-মিল ক্যাশিং, যা কোয়েরি টেক্সটকে ক্যাশ কী হিসেবে ব্যবহার করে, তা এই অতিরিক্ত কলের মধ্যে মাত্র ১৮% ধরতে পারে। "আপনার রিটার্ন পলিসি কী?", "আমি কীভাবে কিছু ফেরত দেব?", এবং "আমি কি রিফান্ড পেতে পারি?" - এই সমস্ত প্রশ্ন ক্যাশকে এড়িয়ে গিয়ে আলাদা LLM কল ট্রিগার করবে, প্রত্যেকটির জন্য সম্পূর্ণ API খরচ লাগবে।

এর মোকাবিলা করতে, রেড্ডি সিম্যান্টিক ক্যাশিং প্রয়োগ করেন, যা নির্দিষ্ট শব্দচয়নের পরিবর্তে প্রশ্নের অর্থের উপর মনোযোগ দেয়। এই পদ্ধতিতে ক্যাশ হিট রেট ৬৭%-এ উন্নীত হয়, যা শেষ পর্যন্ত LLM API খরচ ৭৩% কমিয়ে দেয়। সিম্যান্টিক ক্যাশিং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ আন্ডারস্ট্যান্ডিং-এর মতো কৌশল ব্যবহার করে একটি প্রশ্নের পেছনের উদ্দেশ্য নির্ধারণ করতে এবং ক্যাশ থেকে প্রাসঙ্গিক উত্তর পুনরুদ্ধার করতে, এমনকি যদি শব্দচয়নে ভিন্নতা থাকে।

এই উন্নয়ন AI-এর যুগে দক্ষ রিসোর্স ব্যবস্থাপনার ক্রমবর্ধমান গুরুত্বের উপর আলোকপাত করে। যেহেতু LLM বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে আরও বেশি করে একত্রিত হচ্ছে, তাই সেগুলি চালানোর খরচ দ্রুত বাড়তে পারে। সিম্যান্টিক ক্যাশিং অতিরিক্ত কলের সংখ্যা কমিয়ে এবং API ব্যবহার অপ্টিমাইজ করে একটি সম্ভাব্য সমাধান দেয়।

সিম্যান্টিক ক্যাশিং-এর উত্থান আরও অত্যাধুনিক AI কৌশলের দিকে একটি বৃহত্তর প্রবণতাকেও প্রতিফলিত করে। যেখানে হুবহু-মিল ক্যাশিং একটি সরল এবং সরাসরি পদ্ধতি, সেখানে এটি মানুষের ভাষার সূক্ষ্মতাগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা সীমিত। অন্যদিকে, সিম্যান্টিক ক্যাশিং-এর জন্য প্রশ্নের এবং যে প্রেক্ষাপটে এটি জিজ্ঞাসা করা হয়েছে তার গভীর বোধগম্যতা প্রয়োজন।

বিশেষজ্ঞরা মনে করেন যে LLM আরও জটিল এবং ইন্টারেক্টিভ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হওয়ার সাথে সাথে সিম্যান্টিক ক্যাশিং ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে। এই মডেলগুলি চালানোর খরচ কমিয়ে, সিম্যান্টিক ক্যাশিং তাদের আরও বিস্তৃত ব্যবসা এবং সংস্থার কাছে আরও সহজলভ্য করতে সাহায্য করতে পারে। এই ক্ষেত্রে আরও গবেষণা এবং উন্নয়ন ভবিষ্যতে আরও দক্ষ এবং কার্যকরী ক্যাশিং সমাধান আনতে পারে বলে আশা করা হচ্ছে।