Náklady na velký jazykový model (LLM) u mnoha společností raketově rostou. Jedna společnost zjistila, že její účet za API se měsíčně zvyšuje o 30 %, nikoli kvůli provozu, ale proto, že uživatelé pokládali stejnou otázku různými způsoby. Řešení? Sémantické ukládání do mezipaměti je technika, která výrazně omezuje nadbytečná volání LLM tím, že rozumí významu namísto pouhého párování slov.
Problém s ukládáním přesné shody do mezipaměti
Tradiční ukládání do mezipaměti závisí na přesném párování požadavků. To funguje, pokud uživatelé formulují své otázky identicky, ale většina ne. Analýza 100 000 požadavků na výrobu ukázala:
- Pouze 18 % byly přesné duplikáty.
- 47 % bylo sémanticky podobných (stejný význam, jiné znění).
- 35 % bylo zcela nových.
Těchto 47 % představuje obrovskou příležitost k úsporám. Každý mírně přeformulovaný požadavek spustil úplné volání LLM a vygeneroval téměř identickou odpověď. Ukládání přesné shody do mezipaměti tyto úspory jednoduše minulo.
Jak funguje sémantické ukládání do mezipaměti
Místo hašování těla požadavku používá sémantické ukládání do mezipaměti vektorové reprezentace (vložení). Toto jsou číselná vyjádření významu. Systém najde dotazy uložené v mezipaměti v rámci prahu podobnosti:
Základní myšlenkou je vložit dotazy do vektorového prostoru a najít blízké shody namísto spoléhání se na přesný text.
Problém prahu: Přesnost vs
Hranice podobnosti je kritická. Příliš vysoké a zmeškáte platné záznamy o mezipaměti. Příliš nízká a vrátíte nesprávné odpovědi. Prahová hodnota 0,85 se může zdát rozumná, ale testování odhalilo problémy:
Například požadavek na zrušení předplatného se může omylem shodovat s odpovědí uloženou v mezipaměti na zrušení objednávky.
Optimální prahová hodnota se liší v závislosti na typu požadavku:
- Otázky ve stylu častých dotazů (0,94): Vyžaduje se vysoká přesnost, aby nedošlo k narušení důvěry.
- Vyhledávání produktů (0,88): Větší tolerance pro blízké shody.
- Zákaznická podpora (0,92): Rovnováha mezi pokrytím a přesností.
- Transakční dotazy (0,97): Extrémně nízká tolerance chyb.
Zpoždění: Stojí to za to?
Sémantické ukládání do mezipaměti přidává latenci (inlining + vektorové vyhledávání). Měření ukázala:
- Vložení dotazu: 12 ms (p50) / 28 ms (p99)
- Vyhledávání vektorů: 8 ms (p50) / 19 ms (p99)
- Obecné vyhledávání mezipaměti: 20 ms (p50) / 47 ms (p99)
Latence je zanedbatelná ve srovnání s průměrnou dobou hovoru LLM 850 ms. S 67 % přístupů do mezipaměti je čistým výsledkem 65% zlepšení latence spolu s úsporou nákladů.
Zneplatnění mezipaměti: udržování aktuálních odpovědí
Odpovědi uložené v mezipaměti jsou zastaralé. Informace o produktu se mění, zásady se aktualizují a platnost odpovědí vyprší. Důležité jsou následující strategie:
- Time-Based TTL: Platnost obsahu vyprší na základě variability obsahu (např. aktualizace cen každé 4 hodiny).
- Zneplatnění na základě události: Zneplatnění, když se změní podkladová data (například když se aktualizuje zásada).
- Detekce zatuchlosti: Pravidelně kontroluje, zda je odpověď uložená v mezipaměti aktuální, opakovaným prováděním dotazu a porovnáváním vektorových reprezentací.
Provozní výsledky: Skutečný dopad
Po třech měsících byly výsledky významné:
- Cache Hit Rate: Zvýšena z 18 % na 67 %.
- Výdaje API LLM: Sníženy o 73 % (z 47 000 USD měsíčně na 12 700 USD měsíčně).
- Průměrná latence: Zlepšení o 65 % (z 850 ms na 300 ms).
- Falešně pozitivní míra: Zůstala nízká na 0,8 %.
Tato optimalizace poskytla největší návratnost investic do výroby LLM systémů. Pečlivé nastavení prahových hodnot je zásadní, aby se zabránilo zhoršení kvality.
Sémantické ukládání do mezipaměti není řešením „nastav to a zapomeň na to“. Je nutné neustálé sledování a úpravy.
Klíčové shrnutí: Implementace sémantického ukládání do mezipaměti vyžaduje pečlivé plánování, ale díky úsporám nákladů a zlepšení výkonu je pro společnosti spoléhající na LLM vhodnou investicí.
