Стоимость API больших языковых моделей (LLM) можно значительно снизить, внедрив семантическое кэширование, как утверждает Сриниваса Редди Хулебеду Редди, специалист по машинному обучению, который недавно сократил расходы своей компании на LLM на 73%. Редди заметил ежемесячный рост счетов за API LLM в своей компании на 30%, несмотря на то, что трафик не увеличивался с той же скоростью. Анализ журналов запросов показал, что пользователи задавали одни и те же вопросы разными способами, что приводило к избыточным вызовам LLM.

Редди обнаружил, что пользователи задавали семантически идентичные вопросы, используя разные формулировки. Например, запросы типа "Какая у вас политика возврата?", "Как мне что-то вернуть?" и "Могу ли я получить возмещение?" вызывали отдельные обращения к LLM, каждое из которых генерировало почти идентичные ответы и влекло за собой полную стоимость API. Традиционное кэширование с точным соответствием, которое использует текст запроса в качестве ключа кэша, оказалось неэффективным, фиксируя только 18% этих избыточных вызовов.

Чтобы решить эту проблему, Редди внедрил семантическое кэширование, которое фокусируется на смысле запросов, а не на их точном формулировании. Этот подход увеличил коэффициент попадания в кэш до 67%, что привело к снижению затрат на API LLM на 73%. "Пользователи не формулируют вопросы идентично", - объяснил Редди, подчеркнув ограничения кэширования с точным соответствием. Он проанализировал 100 000 производственных запросов, чтобы понять масштаб проблемы.

Семантическое кэширование представляет собой отход от традиционных методов кэширования, поскольку использует методы для понимания основного смысла запроса. Вместо простого сравнения текста запроса, семантическое кэширование использует обработку естественного языка (NLP) и модели машинного обучения для определения намерения и контекста вопроса. Это позволяет системе распознать, что "Какая у вас политика возврата?" и "Как мне что-то вернуть?" по сути спрашивают об одном и том же.

Последствия семантического кэширования выходят за рамки экономии средств. Сокращая количество вызовов API LLM, оно также может улучшить время отклика и снизить общую нагрузку на систему. Это особенно важно для приложений, которые обрабатывают большой объем пользовательских запросов. Кроме того, семантическое кэширование может способствовать более эффективному использованию вычислительных ресурсов, что соответствует более широким целям устойчивого развития в технологической отрасли.

Разработка эффективных систем семантического кэширования требует тщательного рассмотрения нескольких факторов, включая выбор моделей NLP, разработку ключа кэша и стратегии обработки неоднозначных или сложных запросов. Хотя опыт Редди демонстрирует потенциальные преимущества семантического кэширования, он также отметил, что для достижения оптимальных результатов необходимо решать проблемы, которые упускают из виду наивные реализации. Конкретные проблемы и решения будут варьироваться в зависимости от приложения и характеристик пользовательских запросов.