据机器学习专家 Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy 称，通过实施语义缓存，可以显著降低大型语言模型 (LLM) API 的成本。Reddy 观察到他的 LLM API 账单环比增长了 30%。他发现用户以不同的方式提出相同的问题，导致对 LLM 的冗余调用和不必要的费用。

Reddy 发现，传统的精确匹配缓存（使用查询文本作为缓存键）仅捕获了这些冗余调用的 18%。例如，“你们的退货政策是什么？”、“我如何退货？”和“我可以退款吗？”等查询，尽管具有相同的潜在含义，但都会绕过缓存。Reddy 解释说：“用户以不同的方式提出相同的问题，产生几乎相同的响应，每次都会产生全部 API 成本。”

为了解决这个问题，Reddy 实施了语义缓存，它侧重于查询的含义，而不是其确切的措辞。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%。语义缓存利用自然语言处理 (NLP) 的技术来理解查询背后的意图，并从缓存中检索适当的响应，即使查询的措辞不同。

LLM API 成本的上升日益引起使用 AI 驱动的应用程序的企业和开发人员的关注。随着 LLM 更多地集成到各种服务中，优化 API 使用和降低费用变得至关重要。语义缓存通过最大限度地减少冗余计算和提高效率，提供了一种潜在的解决方案。

然而，有效实施语义缓存需要仔细考虑。简单的实现可能会忽略语言的细微差别，并且无法准确捕获查询的含义。通常需要复杂的 NLP 模型和仔细的调整才能实现最佳性能。用于语义缓存的具体技术可能会有所不同，但通常涉及将查询嵌入到向量空间中，并使用相似性指标来识别语义上相似的查询。

语义缓存的开发突显了为提高 LLM 的效率和成本效益而不断做出的努力。随着 AI 技术的不断进步，像语义缓存这样的创新将在使 LLM 更易于访问和更可持续地用于更广泛的应用程序方面发挥至关重要的作用。其影响不仅限于节省成本，还可能通过利用缓存的响应来处理常见查询，从而实现更具响应性和个性化的用户体验。