बड़े भाषा मॉडल (LLM) API की लागत को सिमेंटिक कैशिंग लागू करके काफी कम किया जा सकता है, ऐसा श्रीनिवास रेड्डी हुलेबेडु रेड्डी का कहना है, जो एक मशीन लर्निंग पेशेवर हैं जिन्होंने हाल ही में अपनी कंपनी के LLM खर्चों को 73% तक कम कर दिया। रेड्डी ने अपनी कंपनी के LLM API बिल में महीने-दर-महीने 30% की वृद्धि देखी, जबकि ट्रैफ़िक उसी दर से नहीं बढ़ रहा था। क्वेरी लॉग के विश्लेषण से पता चला कि उपयोगकर्ता एक ही प्रश्न को अलग-अलग तरीकों से पूछ रहे थे, जिससे LLM को अनावश्यक कॉल जा रही थीं।
रेड्डी ने पाया कि उपयोगकर्ता सिमेंटिक रूप से समान प्रश्न अलग-अलग वाक्यांशों का उपयोग करके पूछ रहे थे। उदाहरण के लिए, "आपकी रिटर्न पॉलिसी क्या है?", "मैं कुछ कैसे वापस करूँ?", और "क्या मुझे रिफंड मिल सकता है?" जैसे सभी प्रश्नों ने LLM को अलग-अलग कॉल ट्रिगर कीं, जिनमें से प्रत्येक ने लगभग समान प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कीं और पूरी API लागत लगी। पारंपरिक, सटीक-मिलान कैशिंग, जो क्वेरी टेक्स्ट को कैश कुंजी के रूप में उपयोग करती है, अप्रभावी साबित हुई, और इन अनावश्यक कॉलों में से केवल 18% को ही पकड़ पाई।
इसे संबोधित करने के लिए, रेड्डी ने सिमेंटिक कैशिंग लागू की, जो प्रश्नों के सटीक शब्दों के बजाय उनके अर्थ पर ध्यान केंद्रित करती है। इस दृष्टिकोण ने कैश हिट दर को 67% तक बढ़ा दिया, जिसके परिणामस्वरूप LLM API लागत में 73% की कमी आई। रेड्डी ने सटीक-मिलान कैशिंग की सीमाओं पर प्रकाश डालते हुए समझाया, "उपयोगकर्ता प्रश्नों को समान रूप से नहीं पूछते हैं।" उन्होंने समस्या की सीमा को समझने के लिए 100,000 प्रोडक्शन क्वेरी का विश्लेषण किया।
सिमेंटिक कैशिंग क्वेरी के अंतर्निहित अर्थ को समझने के लिए तकनीकों को नियोजित करके पारंपरिक कैशिंग विधियों से एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है। केवल क्वेरी के टेक्स्ट की तुलना करने के बजाय, सिमेंटिक कैशिंग प्रश्न के इरादे और संदर्भ को पहचानने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाती है। यह सिस्टम को यह पहचानने की अनुमति देता है कि "आपकी रिटर्न पॉलिसी क्या है?" और "मैं कुछ कैसे वापस करूँ?" अनिवार्य रूप से एक ही बात पूछ रहे हैं।
सिमेंटिक कैशिंग के निहितार्थ लागत बचत से परे हैं। LLM API को कॉल की संख्या को कम करके, यह प्रतिक्रिया समय में भी सुधार कर सकता है और सिस्टम पर समग्र भार को कम कर सकता है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो उपयोगकर्ता प्रश्नों की उच्च मात्रा को संभालते हैं। इसके अलावा, सिमेंटिक कैशिंग कम्प्यूटेशनल संसाधनों के अधिक कुशल उपयोग में योगदान कर सकती है, जो तकनीकी उद्योग में व्यापक स्थिरता लक्ष्यों के साथ संरेखित है।
प्रभावी सिमेंटिक कैशिंग सिस्टम के विकास के लिए कई कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है, जिसमें NLP मॉडल का चुनाव, कैश कुंजी का डिज़ाइन और अस्पष्ट या जटिल प्रश्नों को संभालने के लिए रणनीतियाँ शामिल हैं। जबकि रेड्डी का अनुभव सिमेंटिक कैशिंग के संभावित लाभों को दर्शाता है, उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए उन समस्याओं को हल करने की आवश्यकता होती है जिन्हें भोली कार्यान्वयन चूक जाती है। विशिष्ट चुनौतियाँ और समाधान एप्लिकेशन और उपयोगकर्ता प्रश्नों की विशेषताओं के आधार पर अलग-अलग होंगे।
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