Os custos da API de modelos de linguagem grandes (LLM) podem ser significativamente reduzidos implementando o cache semântico, de acordo com Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, que descobriu que a fatura da API LLM de sua empresa estava crescendo 30% mês a mês. Reddy descobriu que os usuários estavam fazendo as mesmas perguntas de maneiras diferentes, levando a chamadas redundantes para o LLM e custos inflacionados.

A análise dos logs de consulta de Reddy revelou que os usuários frequentemente reformulavam as mesmas perguntas. Por exemplo, consultas como "Qual é a sua política de devolução?", "Como devolvo algo?" e "Posso receber um reembolso?" todas obtiveram respostas quase idênticas do LLM, mas cada uma incorreu em custos de API separados.

O cache tradicional de correspondência exata, que usa o texto da consulta como a chave do cache, mostrou-se ineficaz para resolver esse problema. "O cache de correspondência exata capturou apenas 18% dessas chamadas redundantes", afirmou Reddy. "A mesma pergunta semântica, formulada de forma diferente, ignorou o cache completamente."

Para superar essa limitação, Reddy implementou o cache semântico, que se concentra no significado das consultas em vez de sua redação exata. Essa abordagem aumentou a taxa de acertos do cache para 67%, resultando em uma redução de 73% nos custos da API LLM. O cache semântico identifica consultas com significados semelhantes e recupera a resposta correspondente do cache, evitando chamadas desnecessárias ao LLM.

O desenvolvimento destaca uma crescente preocupação entre as organizações que utilizam LLMs: gerenciar os custos crescentes associados ao uso da API. À medida que os LLMs se tornam mais integrados em várias aplicações, otimizar sua eficiência e reduzir despesas torna-se crucial. O cache semântico representa uma dessas estratégias de otimização.

Embora o cache semântico ofereça benefícios significativos, implementá-lo de forma eficaz requer consideração cuidadosa. Implementações ingênuas podem perder nuances sutis nas consultas do usuário, levando a acertos de cache imprecisos e respostas potencialmente incorretas.

A ascensão dos LLMs impulsionou a inovação em técnicas de cache, indo além da simples correspondência baseada em texto para métodos mais sofisticados que entendem o significado subjacente da entrada do usuário. Essa mudança reflete uma tendência mais ampla no desenvolvimento de IA, onde os algoritmos estão se tornando cada vez mais adeptos a entender e interpretar a linguagem humana. O desenvolvimento do cache semântico faz parte de uma tendência maior de otimizar a infraestrutura de IA para torná-la mais eficiente e econômica. À medida que os LLMs continuam a evoluir e se tornam mais amplamente adotados, técnicas como o cache semântico desempenharão um papel cada vez mais importante no gerenciamento de seus custos associados.