Die Kosten für das Large Language Model (LLM) steigen für viele Unternehmen sprunghaft an. Ein Unternehmen stellte fest, dass seine API-Rechnung monatlich um 30 % stieg, nicht aufgrund des Datenverkehrs, sondern weil Benutzer dieselben Fragen auf unterschiedliche Weise stellten. Die Lösung? Semantisches Caching – eine Technik, die redundante LLM-Aufrufe drastisch reduziert, indem sie Bedeutungen versteht und nicht nur passende Wörter.
Das Problem mit Exact-Match-Caching
Herkömmliches Caching basiert auf exakten Abfrageübereinstimmungen. Dies funktioniert, wenn Benutzer Fragen identisch formulieren, die meisten jedoch nicht. Die Analyse von 100.000 Produktionsanfragen ergab:
- Nur 18 % waren exakte Duplikate.
- 47 % waren semantisch ähnlich (gleiche Absicht, unterschiedliche Formulierung).
- 35 % waren komplett neu.
Diese 47 % stellen eine enorme Kostenchance dar. Jede leicht umformulierte Abfrage löste einen vollständigen LLM-Aufruf aus und erzeugte eine nahezu identische Antwort. Beim Exact-Match-Caching wurden diese Einsparungen einfach verfehlt.
Wie semantisches Caching funktioniert
Anstatt den Abfragetext zu hashen, verwendet das semantische Caching Einbettungen. Dies sind numerische Darstellungen der Bedeutung. Das System findet zwischengespeicherte Abfragen innerhalb eines Ähnlichkeitsschwellenwerts:
„Python
Klasse SemanticCache:
def init (self, embedding_model, Similarity_threshold=0.92):
self.embedding_model = einbettungsmodell
self.threshold = Ähnlichkeitsschwelle
self.vector_store = VectorStore() # FAISS, Pinecone usw.
self.response_store = ResponseStore() # Redis, DynamoDB usw.
def get(self, query: str) -> Optional[str]:
query_embedding = self.embedding_model.encode(query)
entspricht = self.vector_store.search(query_embedding, top_k=1)
wenn Übereinstimmungen und Übereinstimmungen[0].similarity >= self.threshold:
return self.response_store.get(matches[0].id)
return Keine
„
Die Kernidee: Abfragen in den Vektorraum einbetten und nahezu Übereinstimmungen finden, anstatt sich auf exakten Text zu verlassen.
Das Schwellenwertproblem: Präzision vs. Rückruf
Der Ähnlichkeitsschwellenwert ist entscheidend. Zu hoch, und Sie verpassen gültige Cache-Treffer. Zu niedrig, und Sie geben falsche Antworten zurück. Ein Schwellenwert von 0,85 mag vernünftig erscheinen, aber Tests ergaben Probleme:
Beispielsweise könnte eine Abfrage zur Kündigung eines Abonnements fälschlicherweise mit einer zwischengespeicherten Antwort zur Stornierung einer Bestellung übereinstimmen.
Der optimale Schwellenwert variiert je nach Abfragetyp:
- Fragen im FAQ-Stil (0,94): Hohe Präzision erforderlich, um Vertrauensschäden zu vermeiden.
- Produktsuchen (0,88): Mehr Toleranz für nahezu Übereinstimmungen.
- Supportanfragen (0,92): Ausgewogenheit zwischen Abdeckung und Genauigkeit.
- Transaktionsabfragen (0,97): Extrem geringe Fehlertoleranz.
Latenzaufwand: Lohnt sich das?
Semantisches Caching erhöht die Latenz (Einbettung + Vektorsuche). Messungen ergaben:
- Abfrageeinbettung: 12 ms (S. 50) / 28 ms (S. 99)
- Vektorsuche: 8 ms (S. 50) / 19 ms (S. 99)
- Gesamte Cache-Suche: 20 ms (S. 50) / 47 ms (S. 99)
Der Overhead ist im Vergleich zur durchschnittlichen LLM-Anrufzeit von 850 ms vernachlässigbar. Bei einer Trefferquote von 67 % ist das Nettoergebnis eine Latenzverbesserung um 65 % bei gleichzeitiger Kostensenkung.
Cache-Invalidierung: Antworten aktuell halten
Zwischengespeicherte Antworten werden veraltet. Produktinformationsänderungen, Richtlinienaktualisierungen und Antworten laufen ab. Entscheidend sind folgende Strategien:
- Zeitbasierte TTL: Inhalte basierend auf ihrer Volatilität verfallen lassen (z. B. Preisaktualisierungen alle 4 Stunden).
- Ereignisbasierte Ungültigmachung: Ungültig machen, wenn sich zugrunde liegende Daten ändern (z. B. wenn eine Richtlinie aktualisiert wird).
- Veraltungserkennung: Überprüfen Sie regelmäßig, ob eine zwischengespeicherte Antwort immer noch korrekt ist, indem Sie die Abfrage erneut ausführen und Einbettungen vergleichen.
Produktionsergebnisse: Auswirkungen in der Praxis
Nach drei Monaten waren die Ergebnisse signifikant:
- Cache-Trefferquote: Von 18 % auf 67 % erhöht.
- LLM-API-Kosten: Um 73 % gesunken (von 47.000 $/Monat auf 12,7.000 $/Monat).
- Durchschnittliche Latenz: Um 65 % verbessert (von 850 ms auf 300 ms).
- Falsch-Positiv-Rate: blieb mit 0,8 % niedrig.
Diese Optimierung lieferte den höchsten Return on Investment für Produktions-LLM-Systeme. Um Qualitätsverluste zu vermeiden, ist eine sorgfältige Schwellenwertabstimmung von entscheidender Bedeutung.
Semantisches Caching ist keine „Einstellen und vergessen“-Lösung. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung sind unerlässlich.
Wichtige Erkenntnisse: Die Implementierung von semantischem Caching erfordert eine sorgfältige Planung, aber die Kosteneinsparungen und Leistungssteigerungen machen es zu einer lohnenden Investition für Unternehmen, die auf LLMs angewiesen sind.
