多くの企業が、大規模言語モデル（LLM）のアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の利用料金が予想外に急増していることに気づき、費用対効果の高い解決策を模索しています。Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy氏は、最近のクエリログの分析で、LLM APIのコストのかなりの部分が、ユーザーが同じ質問を異なる方法で行うことに起因していることを発見しました。

Reddy氏によると、LLMアプリケーションへのトラフィックは増加しているものの、APIの利用料金は月ごとに30％という持続不可能なペースで増加していました。彼は、ユーザーが「返品ポリシーは何ですか？」、「返品方法を教えてください？」、「払い戻しを受けることはできますか？」など、意味的に同一のクエリを送信しており、これらがすべてLLMによって個別のリクエストとして処理され、それぞれがAPIの全額費用を発生させていると説明しました。

クエリテキストをキャッシュキーとして使用する従来の完全一致キャッシュは、この冗長性に対処するには効果がないことが判明しました。Reddy氏は、「完全一致キャッシュでは、これらの冗長な呼び出しのうち18件しか捕捉できませんでした。同じ意味の質問でも、言い回しが異なると、キャッシュを完全にバイパスしてしまいました」と述べています。

これに対抗するため、Reddy氏はセマンティックキャッシュを実装しました。これは、クエリの正確な文言ではなく、意味に焦点を当てた手法です。このアプローチにより、キャッシュヒット率が大幅に向上し、67％に達し、最終的にLLM APIのコストを73％削減することができました。セマンティックキャッシュは、意味的に類似したクエリに対する応答を識別して保存し、システムがLLMに再度クエリを実行する代わりに、キャッシュされた応答を取得できるようにします。

課題は、クエリ間の意味的類似性を正確に判断することにあります。単純な実装では、言語とユーザーの意図のニュアンスを捉えきれないことがよくあります。埋め込みモデルや類似性メトリクスなどの高度な技術が、これらの制限を克服するために採用されています。

セマンティックキャッシュの影響は、コスト削減にとどまりません。API呼び出しの数を減らすことで、LLMアプリケーションのパフォーマンスと応答性も向上させることができます。さらに、計算リソースのより効率的な利用に貢献し、持続可能性の目標にも合致します。

LLMが、カスタマーサービスチャットボットからコンテンツ生成ツールまで、さまざまなアプリケーションにますます統合されるにつれて、セマンティックキャッシュのような効率的なコスト管理戦略の必要性は高まり続けるでしょう。セマンティックキャッシュ技術の開発と改良は、人工知能の分野における継続的な研究開発の領域です。