Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy에 따르면, 대규모 언어 모델(LLM) API 비용은 시맨틱 캐싱을 구현함으로써 크게 절감될 수 있습니다. 최근 그의 회사의 LLM 비용을 73%나 절감한 머신 러닝 전문가인 Reddy는 트래픽이 같은 비율로 증가하지 않았음에도 불구하고 회사의 LLM API 청구액이 매달 30%씩 증가하는 것을 확인했습니다. 쿼리 로그를 분석한 결과, 사용자들이 동일한 질문을 다른 방식으로 하고 있어 LLM에 대한 중복 호출이 발생하고 있었습니다.

Reddy는 사용자들이 의미적으로 동일한 질문을 다른 표현으로 하고 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, "환불 정책이 무엇인가요?", "반품은 어떻게 하나요?", "환불받을 수 있나요?"와 같은 쿼리는 모두 LLM에 대한 별도의 호출을 유발하여 거의 동일한 응답을 생성하고 전체 API 비용을 발생시켰습니다. 쿼리 텍스트를 캐시 키로 사용하는 기존의 정확히 일치하는 캐싱은 이러한 중복 호출의 18%만 잡아내는 데 그쳐 효과적이지 못했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Reddy는 쿼리의 정확한 문구보다는 의미에 초점을 맞춘 시맨틱 캐싱을 구현했습니다. 이 접근 방식은 캐시 적중률을 67%로 높여 LLM API 비용을 73% 절감하는 결과를 가져왔습니다. Reddy는 "사용자들은 질문을 똑같이 표현하지 않습니다."라고 말하며 정확히 일치하는 캐싱의 한계를 강조했습니다. 그는 문제의 심각성을 파악하기 위해 10만 건의 프로덕션 쿼리를 분석했습니다.

시맨틱 캐싱은 쿼리의 근본적인 의미를 이해하는 기술을 사용하여 기존의 캐싱 방식에서 벗어나는 것을 의미합니다. 단순히 쿼리 텍스트를 비교하는 대신, 시맨틱 캐싱은 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝 모델을 활용하여 질문의 의도와 맥락을 파악합니다. 이를 통해 시스템은 "환불 정책이 무엇인가요?"와 "반품은 어떻게 하나요?"가 본질적으로 동일한 것을 묻고 있다는 것을 인식할 수 있습니다.

시맨틱 캐싱의 영향은 비용 절감을 넘어섭니다. LLM API에 대한 호출 수를 줄임으로써 응답 시간을 개선하고 시스템의 전체 부하를 줄일 수도 있습니다. 이는 많은 양의 사용자 쿼리를 처리하는 애플리케이션에 특히 중요합니다. 또한 시맨틱 캐싱은 컴퓨팅 리소스의 보다 효율적인 사용에 기여하여 기술 산업의 광범위한 지속 가능성 목표와 일치합니다.

효과적인 시맨틱 캐싱 시스템을 개발하려면 NLP 모델 선택, 캐시 키 설계, 모호하거나 복잡한 쿼리 처리 전략 등 여러 요소를 신중하게 고려해야 합니다. Reddy의 경험은 시맨틱 캐싱의 잠재적인 이점을 보여주지만, 최적의 결과를 얻으려면 단순한 구현에서 놓치는 문제를 해결해야 한다고 지적했습니다. 구체적인 과제와 해결책은 애플리케이션과 사용자 쿼리의 특성에 따라 달라질 것입니다.