Viele Unternehmen sehen, wie ihre Rechnungen für Large Language Model (LLM) Application Programming Interfaces (APIs) unerwartet in die Höhe schnellen, was die Suche nach kosteneffizienten Lösungen anregt. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy entdeckte in einer kürzlichen Analyse von Abfrageprotokollen, dass ein erheblicher Teil der LLM-API-Kosten darauf zurückzuführen war, dass Benutzer dieselben Fragen auf unterschiedliche Weise stellten.

Reddy stellte fest, dass, obwohl der Traffic zu seiner LLM-Anwendung zunahm, die API-Rechnung mit einer nicht nachhaltigen Rate von 30 % pro Monat wuchs. Er erklärte, dass Benutzer semantisch identische Abfragen einreichten, wie z. B. "Was sind Ihre Rückgabebedingungen?", "Wie kann ich etwas zurückgeben?" und "Kann ich eine Rückerstattung erhalten?", die alle als eindeutige Anfragen von dem LLM verarbeitet wurden, wobei jeweils die vollen API-Kosten anfielen.

Traditionelles Exact-Match-Caching, das den Abfragetext als Cache-Schlüssel verwendet, erwies sich als unwirksam bei der Bewältigung dieser Redundanz. "Exact-Match-Caching erfasste nur 18 dieser redundanten Aufrufe", erklärte Reddy. "Dieselbe semantische Frage, anders formuliert, umging den Cache vollständig."

Um dem entgegenzuwirken, implementierte Reddy Semantic Caching, eine Technik, die sich auf die Bedeutung der Abfragen und nicht auf deren genauen Wortlaut konzentriert. Dieser Ansatz führte zu einer deutlichen Verbesserung der Cache-Trefferrate, die 67 % erreichte, und reduzierte letztendlich die LLM-API-Kosten um 73 %. Semantic Caching identifiziert und speichert Antworten auf semantisch ähnliche Abfragen, sodass das System die zwischengespeicherte Antwort abrufen kann, anstatt das LLM erneut abzufragen.

Die Herausforderung besteht darin, die semantische Ähnlichkeit zwischen Abfragen genau zu bestimmen. Naive Implementierungen werden oft den Nuancen der Sprache und der Benutzerabsicht nicht gerecht. Fortschrittliche Techniken wie Embedding-Modelle und Ähnlichkeitsmetriken werden eingesetzt, um diese Einschränkungen zu überwinden.

Die Auswirkungen von Semantic Caching gehen über Kosteneinsparungen hinaus. Durch die Reduzierung der Anzahl von API-Aufrufen kann es auch die Leistung und Reaktionsfähigkeit von LLM-Anwendungen verbessern. Darüber hinaus trägt es zu einer effizienteren Nutzung der Rechenressourcen bei und steht im Einklang mit Nachhaltigkeitszielen.

Da LLMs zunehmend in verschiedene Anwendungen integriert werden, von Kundenservice-Chatbots bis hin zu Tools zur Inhaltserstellung, wird der Bedarf an effizienten Kostenmanagementstrategien wie Semantic Caching weiter wachsen. Die Entwicklung und Verfeinerung von Semantic-Caching-Techniken sind fortlaufende Forschungs- und Entwicklungsbereiche im Bereich der künstlichen Intelligenz.