Los costos de la API de los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden reducirse significativamente implementando el almacenamiento en caché semántico, según Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, quien descubrió que la factura de la API de LLM de su empresa crecía un 30% mes tras mes. Reddy descubrió que los usuarios hacían las mismas preguntas de diferentes maneras, lo que generaba llamadas redundantes al LLM y costos inflados.

El análisis de los registros de consultas de Reddy reveló que los usuarios frecuentemente reformulaban las mismas preguntas. Por ejemplo, consultas como "¿Cuál es su política de devoluciones?", "¿Cómo devuelvo algo?" y "¿Puedo obtener un reembolso?" obtuvieron respuestas casi idénticas del LLM, pero cada una incurrió en costos de API separados.

El almacenamiento en caché tradicional de coincidencia exacta, que utiliza el texto de la consulta como clave de caché, demostró ser ineficaz para abordar este problema. "El almacenamiento en caché de coincidencia exacta capturó solo el 18% de estas llamadas redundantes", afirmó Reddy. "La misma pregunta semántica, expresada de manera diferente, eludió la caché por completo".

Para superar esta limitación, Reddy implementó el almacenamiento en caché semántico, que se centra en el significado de las consultas en lugar de su redacción exacta. Este enfoque aumentó la tasa de aciertos de caché al 67%, lo que resultó en una reducción del 73% en los costos de la API de LLM. El almacenamiento en caché semántico identifica consultas con significados similares y recupera la respuesta correspondiente de la caché, evitando llamadas innecesarias al LLM.

El desarrollo destaca una creciente preocupación entre las organizaciones que utilizan LLM: la gestión de los costos crecientes asociados con el uso de la API. A medida que los LLM se integran más en diversas aplicaciones, optimizar su eficiencia y reducir los gastos se vuelve crucial. El almacenamiento en caché semántico representa una de esas estrategias de optimización.

Si bien el almacenamiento en caché semántico ofrece beneficios significativos, su implementación efectiva requiere una consideración cuidadosa. Las implementaciones ingenuas pueden pasar por alto matices sutiles en las consultas de los usuarios, lo que lleva a aciertos de caché inexactos y respuestas potencialmente incorrectas.

El auge de los LLM ha impulsado la innovación en las técnicas de almacenamiento en caché, pasando de la simple coincidencia basada en texto a métodos más sofisticados que comprenden el significado subyacente de la entrada del usuario. Este cambio refleja una tendencia más amplia en el desarrollo de la IA, donde los algoritmos se están volviendo cada vez más expertos en comprender e interpretar el lenguaje humano. El desarrollo del almacenamiento en caché semántico es parte de una tendencia mayor de optimización de la infraestructura de IA para hacerla más eficiente y rentable. A medida que los LLM continúan evolucionando y se adoptan más ampliamente, técnicas como el almacenamiento en caché semántico desempeñarán un papel cada vez más importante en la gestión de sus costos asociados.