बड़े भाषा मॉडल (LLM) API की लागत को सिमेंटिक कैशिंग लागू करके काफी कम किया जा सकता है, ऐसा श्रीनिवास रेड्डी हुलेबेडु रेड्डी के अनुसार है, जिन्होंने पाया कि उनकी कंपनी का LLM API बिल महीने-दर-महीने 30% बढ़ रहा था। रेड्डी ने पाया कि उपयोगकर्ता एक ही प्रश्न को अलग-अलग तरीकों से पूछ रहे थे, जिससे LLM को अनावश्यक कॉल जा रही थीं और लागत बढ़ रही थी।

रेड्डी के क्वेरी लॉग के विश्लेषण से पता चला कि उपयोगकर्ता अक्सर एक ही प्रश्न को अलग शब्दों में पूछते थे। उदाहरण के लिए, "आपकी रिटर्न पॉलिसी क्या है?", "मैं कुछ कैसे वापस करूँ?", और "क्या मुझे रिफंड मिल सकता है?" जैसे प्रश्नों से LLM से लगभग समान प्रतिक्रियाएँ मिलीं, लेकिन प्रत्येक पर अलग-अलग API लागतें आईं।

पारंपरिक, सटीक-मिलान कैशिंग, जो क्वेरी टेक्स्ट को कैश कुंजी के रूप में उपयोग करती है, इस समस्या को हल करने में अप्रभावी साबित हुई। रेड्डी ने कहा, "सटीक-मिलान कैशिंग ने इन अनावश्यक कॉलों में से केवल 18% को ही पकड़ा।" "एक ही सिमेंटिक प्रश्न, जिसे अलग ढंग से कहा गया, पूरी तरह से कैश को दरकिनार कर गया।"

इस सीमा को दूर 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। सिमेंटिक कैशिंग समान अर्थ वाले प्रश्नों की पहचान करती है और कैश से संबंधित प्रतिक्रिया को पुनः प्राप्त करती है, जिससे LLM को अनावश्यक कॉल से बचा जाता है।

यह विकास LLM का उपयोग करने वाले संगठनों के बीच बढ़ती चिंता को उजागर करता है: API उपयोग से जुड़ी बढ़ती लागतों का प्रबंधन करना। जैसे-जैसे LLM विभिन्न अनुप्रयोगों में अधिक एकीकृत होते जाते हैं, उनकी दक्षता का अनुकूलन और खर्चों को कम करना महत्वपूर्ण होता जाता है। सिमेंटिक कैशिंग ऐसी ही एक अनुकूलन रणनीति का प्रतिनिधित्व करता है।

जबकि सिमेंटिक कैशिंग महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, इसे प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। наив कार्यान्वयन उपयोगकर्ता प्रश्नों में सूक्ष्म बारीकियों को याद कर सकते हैं, जिससे गलत कैश हिट और संभावित रूप से गलत प्रतिक्रियाएँ हो सकती हैं।

LLM के उदय ने कैशिंग तकनीकों में नवाचार को बढ़ावा दिया है, जो सरल टेक्स्ट-आधारित मिलान से आगे बढ़कर अधिक परिष्कृत तरीकों तक पहुँच गया है जो उपयोगकर्ता इनपुट के अंतर्निहित अर्थ को समझते हैं। यह बदलाव AI विकास में एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है, जहाँ एल्गोरिदम मानव भाषा को समझने और व्याख्या करने में तेजी से कुशल होते जा रहे हैं। सिमेंटिक कैशिंग का विकास AI बुनियादी ढांचे को अधिक कुशल और लागत प्रभावी बनाने की एक बड़ी प्रवृत्ति का हिस्सा है। जैसे-जैसे LLM का विकास जारी है और वे व्यापक रूप से अपनाए जा रहे हैं, सिमेंटिक कैशिंग जैसी तकनीकें उनकी संबंधित लागतों के प्रबंधन में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगी।