Les coûts du Large Language Model (LLM) montent en flèche pour de nombreuses entreprises. Une entreprise a constaté que sa facture d’API augmentait de 30 % par mois, non pas à cause du trafic, mais parce que les utilisateurs posent les mêmes questions de différentes manières. La solution ? Mise en cache sémantique – une technique qui réduit considérablement les appels LLM redondants en comprenant la signification, et pas seulement la correspondance des mots.
Le problème avec la mise en cache des correspondances exactes
La mise en cache traditionnelle repose sur des correspondances de requêtes exactes. Cela fonctionne si les utilisateurs formulent les questions de manière identique, mais la plupart ne le font pas. L’analyse de 100 000 requêtes de production a révélé :
- Seulement 18 % étaient des doublons exacts.
- 47 % étaient sémantiquement similaires (même intention, formulation différente).
- 35% étaient entièrement nouveaux.
Ces 47 % représentent une énorme opportunité de coûts. Chaque requête légèrement reformulée déclenchait un appel LLM complet, générant une réponse presque identique. La mise en cache de correspondance exacte a tout simplement manqué ces économies.
Comment fonctionne la mise en cache sémantique
Au lieu de hacher le texte de la requête, la mise en cache sémantique utilise des embeddings. Ce sont des représentations numériques du sens. Le système trouve les requêtes mises en cache dans un seuil de similarité :
L’idée principale : intégrer des requêtes dans un espace vectoriel et rechercher des correspondances proches, au lieu de s’appuyer sur du texte exact.
Le problème du seuil : précision ou rappel
Le seuil de similarité est critique. Trop élevé et vous manquez des accès au cache valides. Trop faible et vous renvoyez des réponses incorrectes. Un seuil de 0,85 peut sembler raisonnable, mais les tests ont révélé des problèmes :
Par exemple, une requête portant sur l’annulation d’un abonnement peut correspondre de manière incorrecte à une réponse mise en cache concernant l’annulation d’une commande.
Le seuil optimal varie selon le type de requête :
- Questions de type FAQ (0,94) : Une grande précision est nécessaire pour éviter de nuire à la confiance.
- Recherches de produits (0,88) : Plus de tolérance pour les correspondances proches.
- Requêtes de support (0,92) : Équilibre entre couverture et précision.
- Requêtes transactionnelles (0,97) : Tolérance extrêmement faible pour les erreurs.
Surcharge de latence : est-ce que cela en vaut la peine ?
La mise en cache sémantique ajoute de la latence (intégration + recherche vectorielle). Les mesures ont montré :
- Intégration des requêtes : 12 ms (p50) / 28 ms (p99)
- Recherche de vecteur : 8ms (p50) / 19ms (p99)
- Recherche totale du cache : 20 ms (p50) / 47 ms (p99)
La surcharge est négligeable par rapport à la durée moyenne d’un appel LLM de 850 ms. Avec un taux de réussite de 67 %, le résultat net est une amélioration de la latence de 65 % ainsi qu’une réduction des coûts.
Invalidation du cache : conserver les réponses à jour
Les réponses mises en cache deviennent obsolètes. Les modifications des informations sur le produit, la mise à jour des politiques et les réponses expirent. Les stratégies suivantes sont cruciales :
- ** TTL basé sur le temps : ** Faites expirer le contenu en fonction de sa volatilité (par exemple, mises à jour des prix toutes les 4 heures).
- Invalidation basée sur les événements : Invalider lorsque les données sous-jacentes changent (par exemple, lorsqu’une stratégie est mise à jour).
- Détection d’obsolescence : Vérifiez périodiquement si une réponse mise en cache est toujours exacte en réexécutant la requête et en comparant les intégrations.
Résultats de production : impact réel
Après trois mois, les résultats étaient significatifs :
- Taux de réussite du cache : Augmentation de 18 % à 67 %.
- Coûts de l’API LLM : Diminution de 73 % (de 47 000 $/mois à 12,7 000 $/mois).
- Latence moyenne : Améliorée de 65 % (de 850 ms à 300 ms).
- Taux de faux positifs : Resté faible à 0,8 %.
Cette optimisation a généré le retour sur investissement le plus élevé pour les systèmes LLM de production. Un réglage minutieux du seuil est essentiel pour éviter une dégradation de la qualité.
La mise en cache sémantique n’est pas une solution « définissez-le et oubliez-le ». Une surveillance et un ajustement continus sont essentiels.
À retenir : La mise en œuvre de la mise en cache sémantique nécessite une planification minutieuse, mais les économies de coûts et les gains de performances en font un investissement rentable pour les entreprises qui s’appuient sur les LLM.
