许多公司正面临着大型语言模型 (LLM) API 使用方面意外的高额账单，这促使人们寻找具有成本效益的解决方案。Srinivas Reddy Hulebeedu Reddy 在最近对查询日志的分析中发现，LLM API 成本的很大一部分源于用户以不同的方式提出相同的问题。

Reddy 发现，虽然其 LLM 应用程序的流量在增加，但 API 账单却以每月 30% 的不可持续速度增长。Reddy 认为，核心问题在于冗余。用户提交了语义上相同的查询，例如“你们的退货政策是什么？”、“我如何退货？”以及“我可以获得退款吗？”，每个查询都会触发单独且昂贵的 LLM 响应。

传统的精确匹配缓存依赖于相同的查询文本来检索缓存的响应，但事实证明这种方法效果不佳，仅捕获了 18% 的此类冗余调用。Reddy 解释说，由于用户以不同的方式措辞提问，即使底层意图相同，也会绕过缓存。

为了解决这个问题，Reddy 实施了语义缓存，这是一种侧重于查询含义而非其确切措辞的技术。这种方法将缓存命中率提高到 67%，从而使 LLM API 成本降低了 73%。语义缓存基于传入查询的语义相似性来识别和存储响应，从而允许系统为具有相同含义的问题提供先前生成的答案，而不管具体的措辞如何。

这一发展凸显了在 LLM 时代对复杂缓存机制日益增长的需求。随着企业越来越多地将这些强大的 AI 模型集成到其应用程序中，管理 API 成本变得至关重要。语义缓存提供了一个有希望的解决方案，但其成功实施需要仔细考虑语言和用户意图的细微差别。

语义缓存的意义不仅限于节省成本。通过减少 LLM API 的负载，它还可以提高响应时间和整体系统性能。此外，它还有助于更可持续地利用 AI 资源，从而减少与运行大型语言模型相关的环境影响。

虽然语义缓存带来了重要的机会，但也带来了技术挑战。有效实施它需要强大的语义分析技术和仔细的调整，以确保准确性并避免提供不正确或不相关的响应。粗糙的实现可能会忽略含义上的细微差异，从而导致错误和用户不满。

语义缓存的开发是优化 LLM 使用的更广泛趋势的一部分。研究人员和工程师正在积极探索各种技术，包括提示工程、模型微调和知识蒸馏，以提高这些模型的效率和有效性。随着 LLM 越来越多地集成到日常应用程序中，这些优化工作将在确保其可访问性和可持续性方面发挥关键作用。