Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy에 따르면, 대규모 언어 모델(LLM) API 비용은 시맨틱 캐싱을 구현함으로써 크게 절감될 수 있으며, 그의 회사의 LLM API 비용이 매달 30%씩 증가하고 있다는 것을 발견했습니다. Reddy는 사용자들이 동일한 질문을 다른 방식으로 하고 있어 LLM에 대한 중복 호출이 발생하고 비용이 부풀려지고 있다는 것을 알아냈습니다.

Reddy의 쿼리 로그 분석 결과, 사용자들이 동일한 질문을 자주 바꿔서 표현하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, "반품 정책이 무엇인가요?", "반품은 어떻게 하나요?", "환불받을 수 있나요?"와 같은 쿼리는 모두 LLM으로부터 거의 동일한 응답을 얻었지만, 각각 별도의 API 비용이 발생했습니다.

쿼리 텍스트를 캐시 키로 사용하는 기존의 정확히 일치하는 캐싱은 이 문제를 해결하는 데 효과적이지 않았습니다. Reddy는 "정확히 일치하는 캐싱은 이러한 중복 호출의 18%만 포착했습니다."라고 말했습니다. "동일한 의미의 질문이라도 표현이 다르면 캐시를 완전히 우회했습니다."

이러한 한계를 극복하기 위해 Reddy는 정확한 문구보다는 쿼리의 의미에 초점을 맞춘 시맨틱 캐싱을 구현했습니다. 이 접근 방식은 캐시 적중률을 67%로 높여 LLM API 비용을 73% 절감하는 결과를 가져왔습니다. 시맨틱 캐싱은 유사한 의미를 가진 쿼리를 식별하고 캐시에서 해당 응답을 검색하여 LLM에 대한 불필요한 호출을 방지합니다.

이 개발은 LLM을 활용하는 조직들 사이에서 API 사용과 관련된 급증하는 비용 관리에 대한 우려가 커지고 있음을 강조합니다. LLM이 다양한 애플리케이션에 더욱 통합됨에 따라 효율성을 최적화하고 비용을 절감하는 것이 중요해지고 있습니다. 시맨틱 캐싱은 이러한 최적화 전략 중 하나를 나타냅니다.

시맨틱 캐싱은 상당한 이점을 제공하지만, 효과적으로 구현하려면 신중한 고려가 필요합니다. 순진한 구현은 사용자 쿼리의 미묘한 뉘앙스를 놓쳐 부정확한 캐시 적중과 잠재적으로 잘못된 응답을 초래할 수 있습니다.

LLM의 부상은 단순한 텍스트 기반 매칭을 넘어 사용자 입력의 근본적인 의미를 이해하는 보다 정교한 방법으로 캐싱 기술의 혁신을 촉진했습니다. 이러한 변화는 AI 개발의 광범위한 추세를 반영하며, 알고리즘은 인간의 언어를 이해하고 해석하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 시맨틱 캐싱 개발은 AI 인프라를 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만들기 위한 더 큰 추세의 일부입니다. LLM이 계속 진화하고 더 널리 채택됨에 따라 시맨틱 캐싱과 같은 기술은 관련 비용을 관리하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.