I costi del Large Language Model (LLM) sono alle stelle per molte aziende. Un’azienda ha riscontrato che la fattura API cresce del 30% mensilmente, non a causa del traffico, ma perché gli utenti pongono le stesse domande in modi diversi. La soluzione? Caching semantico : una tecnica che riduce drasticamente le chiamate LLM ridondanti comprendendo il significato, non solo abbinando le parole.
Il problema con la memorizzazione nella cache della corrispondenza esatta
La memorizzazione nella cache tradizionale si basa sulle corrispondenze esatte delle query. Funziona se gli utenti formulano le domande in modo identico, ma la maggior parte non lo fa. L’analisi di 100.000 query di produzione ha rivelato:
- Solo il 18% erano duplicati esatti.
- Il 47% erano semanticamente simili (stesso intento, diversa formulazione).
- Il 35% erano completamente nuovi.
Quel 47% rappresenta un’enorme opportunità di costo. Ogni query leggermente riformulata ha attivato una chiamata LLM completa, generando una risposta quasi identica. La memorizzazione nella cache della corrispondenza esatta ha semplicemente mancato questi risparmi.
Come funziona la cache semantica
Invece dell’hashing del testo della query, la memorizzazione nella cache semantica utilizza gli incorporamenti. Queste sono rappresentazioni numeriche del significato. Il sistema trova le query memorizzate nella cache entro una soglia di somiglianza:
L’idea centrale: incorporare query nello spazio vettoriale e trovare corrispondenze vicine, invece di fare affidamento sul testo esatto.
Il problema della soglia: precisione vs. richiamo
La soglia di somiglianza è fondamentale. Troppo alto e perdi riscontri cache validi. Troppo basso e restituirai risposte errate. Una soglia di 0,85 potrebbe sembrare ragionevole, ma i test hanno rivelato problemi:
Ad esempio, una query che chiede l’annullamento dell’abbonamento potrebbe corrispondere erroneamente a una risposta memorizzata nella cache relativa all’annullamento dell’ordine.
La soglia ottimale varia in base al tipo di query:
- Domande stile FAQ (0,94): È necessaria un’elevata precisione per evitare di danneggiare la fiducia.
- Ricerche di prodotti (0,88): Maggiore tolleranza per le corrispondenze vicine.
- Query di supporto (0,92): Equilibrio tra copertura e accuratezza.
- Query transazionali (0,97): Tolleranza estremamente bassa per gli errori.
Sovraccarico di latenza: ne vale la pena?
La memorizzazione nella cache semantica aggiunge latenza (incorporamento + ricerca vettoriale). Le misurazioni hanno mostrato:
- Incorporamento query: 12ms (p50) / 28ms (p99)
- Ricerca vettoriale: 8ms (p50) / 19ms (p99)
- Ricerca cache totale: 20 ms (p50) / 47 ms (p99)
Il sovraccarico è trascurabile rispetto al tempo medio di chiamata LLM di 850 ms. Con un tasso di successo del 67%, il risultato netto è un miglioramento della latenza del 65% insieme alla riduzione dei costi.
Invalidazione della cache: mantenere aggiornate le risposte
Le risposte memorizzate nella cache diventano obsolete. Le modifiche alle informazioni sul prodotto, l’aggiornamento delle politiche e le risposte scadono. Le seguenti strategie sono cruciali:
- TTL basato sul tempo: fa scadere il contenuto in base alla sua volatilità (ad esempio, aggiornamenti dei prezzi ogni 4 ore).
- Invalidazione basata sugli eventi: invalida quando i dati sottostanti cambiano (ad esempio, quando una policy viene aggiornata).
- Rilevamento di obsolescenza: controlla periodicamente se una risposta memorizzata nella cache è ancora accurata eseguendo nuovamente la query e confrontando gli incorporamenti.
Risultati della produzione: impatto nel mondo reale
Dopo tre mesi, i risultati sono stati significativi:
- Percentuale di riscontri nella cache: aumentata dal 18% al 67%.
- Costi API LLM: diminuiti del 73% (da $ 47.000/mese a $ 12,7.000/mese).
- Latenza media: Migliorata del 65% (da 850 ms a 300 ms).
- Tasso di falsi positivi: È rimasto basso allo 0,8%.
Questa ottimizzazione ha fornito il massimo ritorno sull’investimento per i sistemi LLM di produzione. Un’attenta regolazione della soglia è vitale per evitare il degrado della qualità.
Il caching semantico non è una soluzione “impostalo e dimenticalo”. Il monitoraggio e l’adeguamento continui sono essenziali.
Punto chiave: L’implementazione della memorizzazione nella cache semantica richiede un’attenta pianificazione, ma i risparmi sui costi e i miglioramenti in termini di prestazioni lo rendono un investimento utile per le aziende che si affidano ai LLM.
