Затраты на API больших языковых моделей (LLM) можно значительно сократить, внедрив семантическое кэширование. К такому выводу пришел Сриниваса Редди Хулебиду Редди, который обнаружил, что счет его компании за API LLM растет на 30% ежемесячно. Редди выяснил, что пользователи задают одни и те же вопросы разными способами, что приводит к избыточным вызовам LLM и завышенным затратам.

Анализ журналов запросов, проведенный Редди, показал, что пользователи часто перефразируют одни и те же вопросы. Например, запросы типа "Каковы ваши условия возврата?", "Как мне вернуть товар?" и "Могу ли я получить возмещение?" вызывали практически идентичные ответы от LLM, но каждый из них приводил к отдельным затратам на API.

Традиционное кэширование с точным соответствием, которое использует текст запроса в качестве ключа кэша, оказалось неэффективным для решения этой проблемы. "Кэширование с точным соответствием захватывало только 18% этих избыточных вызовов", - заявил Редди. "Один и тот же семантический вопрос, сформулированный по-другому, полностью обходил кэш".

Чтобы преодолеть это ограничение, 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%. Семантическое кэширование идентифицирует запросы со схожим смыслом и извлекает соответствующий ответ из кэша, избегая ненужных вызовов LLM.

Эта разработка подчеркивает растущую обеспокоенность среди организаций, использующих LLM: управление растущими затратами, связанными с использованием API. По мере того, как LLM все больше интегрируются в различные приложения, оптимизация их эффективности и сокращение расходов становятся крайне важными. Семантическое кэширование представляет собой одну из таких стратегий оптимизации.

Хотя семантическое кэширование предлагает значительные преимущества, его эффективное внедрение требует тщательного рассмотрения. Наивные реализации могут упускать тонкие нюансы в запросах пользователей, что приводит к неточным попаданиям в кэш и потенциально неверным ответам.

Рост LLM стимулировал инновации в методах кэширования, переходя от простого сопоставления на основе текста к более сложным методам, которые понимают основной смысл пользовательского ввода. Этот сдвиг отражает более широкую тенденцию в развитии ИИ, где алгоритмы становятся все более искусными в понимании и интерпретации человеческого языка. Разработка семантического кэширования является частью более широкой тенденции оптимизации инфраструктуры ИИ, чтобы сделать ее более эффективной и экономичной. По мере того, как LLM продолжают развиваться и получать все более широкое распространение, такие методы, как семантическое кэширование, будут играть все более важную роль в управлении связанными с ними затратами.