Die API-Kosten für große Sprachmodelle (LLM) können durch die Implementierung von Semantic Caching erheblich gesenkt werden. Dies geht aus den Erfahrungen von Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy hervor, einem Machine-Learning-Experten, der die LLM-Ausgaben seines Unternehmens kürzlich um 73 % reduzieren konnte. Reddy beobachtete einen monatlichen Anstieg der LLM-API-Rechnung seines Unternehmens um 30 %, obwohl der Traffic nicht im gleichen Maße zunahm. Die Analyse von Abfrageprotokollen ergab, dass Benutzer dieselben Fragen auf unterschiedliche Weise stellten, was zu redundanten Aufrufen des LLM führte.

Reddy stellte fest, dass Benutzer semantisch identische Fragen mit unterschiedlichen Formulierungen stellten. Beispielsweise lösten Abfragen wie "Wie lauten Ihre Rückgabebedingungen?", "Wie kann ich etwas zurückgeben?" und "Kann ich eine Rückerstattung erhalten?" jeweils separate Aufrufe des LLM aus, die nahezu identische Antworten generierten und die vollen API-Kosten verursachten. Traditionelles Exact-Match-Caching, das den Abfragetext als Cache-Schlüssel verwendet, erwies sich als ineffektiv und erfasste nur 18 % dieser redundanten Aufrufe.

Um dieses Problem zu beheben, implementierte Reddy Semantic Caching, das sich auf die Bedeutung der Abfragen und nicht auf deren exakte Formulierung konzentriert. Dieser Ansatz erhöhte die Cache-Trefferrate auf 67 %, was zu einer Reduzierung der LLM-API-Kosten um 73 % führte. "Benutzer formulieren Fragen nicht identisch", erklärte Reddy und wies auf die Einschränkungen des Exact-Match-Caching hin. Er analysierte 100.000 Produktionsabfragen, um das Ausmaß des Problems zu verstehen.

Semantic Caching stellt eine Abkehr von traditionellen Caching-Methoden dar, indem es Techniken einsetzt, um die zugrunde liegende Bedeutung einer Abfrage zu verstehen. Anstatt einfach den Text der Abfrage zu vergleichen, nutzt Semantic Caching Natural Language Processing (NLP) und Machine-Learning-Modelle, um die Absicht und den Kontext der Frage zu identifizieren. Dies ermöglicht es dem System zu erkennen, dass "Wie lauten Ihre Rückgabebedingungen?" und "Wie kann ich etwas zurückgeben?" im Wesentlichen dasselbe fragen.

Die Auswirkungen von Semantic Caching gehen über Kosteneinsparungen hinaus. Durch die Reduzierung der Anzahl der Aufrufe von LLM-APIs kann es auch die Reaktionszeiten verbessern und die Gesamtlast des Systems reduzieren. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die ein hohes Volumen an Benutzerabfragen verarbeiten. Darüber hinaus kann Semantic Caching zu einer effizienteren Nutzung von Rechenressourcen beitragen und sich an den umfassenderen Nachhaltigkeitszielen der Technologiebranche orientieren.

Die Entwicklung effektiver Semantic-Caching-Systeme erfordert die sorgfältige Berücksichtigung verschiedener Faktoren, darunter die Wahl der NLP-Modelle, die Gestaltung des Cache-Schlüssels und die Strategien für den Umgang mit mehrdeutigen oder komplexen Abfragen. Während Reddys Erfahrung die potenziellen Vorteile von Semantic Caching demonstriert, wies er auch darauf hin, dass das Erreichen optimaler Ergebnisse die Lösung von Problemen erfordert, die naive Implementierungen übersehen. Die spezifischen Herausforderungen und Lösungen variieren je nach Anwendung und den Eigenschaften der Benutzerabfragen.