Os custos do Large Language Model (LLM) estão disparando para muitas empresas. Uma empresa percebeu que sua conta de API crescia 30% ao mês, não devido ao tráfego, mas porque os usuários fazem as mesmas perguntas de maneiras diferentes. A solução? Cache semântico – uma técnica que reduz drasticamente chamadas LLM redundantes ao compreender o significado, não apenas a correspondência de palavras.
O problema com cache de correspondência exata
O cache tradicional depende de correspondências exatas de consultas. Isso funciona se os usuários formularem perguntas de forma idêntica, mas a maioria não o faz. A análise de 100.000 consultas de produção revelou:
- Apenas 18% eram duplicatas exatas.
- 47% eram semanticamente semelhantes (mesma intenção, redação diferente).
- 35% eram totalmente novos.
Esses 47% representam uma enorme oportunidade de custo. Cada consulta ligeiramente reformulada acionou uma chamada LLM completa, gerando uma resposta quase idêntica. O cache de correspondência exata simplesmente não permitiu essas economias.
Como funciona o cache semântico
Em vez de fazer hash no texto da consulta, o cache semântico usa embeddings. Estas são representações numéricas de significado. O sistema encontra consultas em cache dentro de um limite de similaridade:
A ideia central: incorporar consultas no espaço vetorial e encontrar correspondências próximas, em vez de depender de texto exato.
O problema do limite: precisão versus recall
O limite de similaridade é crítico. Muito alto e você perderá acessos de cache válidos. Muito baixo e você retornará respostas incorretas. Um limite de 0,85 pode parecer razoável, mas os testes revelaram problemas:
Por exemplo, uma consulta perguntando sobre o cancelamento de uma assinatura pode corresponder incorretamente a uma resposta em cache sobre o cancelamento de um pedido.
O limite ideal varia de acordo com o tipo de consulta:
- Perguntas do tipo FAQ (0,94): É necessária alta precisão para evitar danos à confiança.
- Pesquisas de produtos (0,88): Mais tolerância para correspondências próximas.
- Consultas de suporte (0,92): Equilíbrio entre cobertura e precisão.
- Consultas transacionais (0,97): Tolerância extremamente baixa a erros.
Sobrecarga de latência: vale a pena?
O cache semântico adiciona latência (incorporação + pesquisa vetorial). As medições mostraram:
- Incorporação de consulta: 12ms (p50) / 28ms (p99)
- Pesquisa vetorial: 8ms (p50) / 19ms (p99)
- Pesquisa total de cache: 20ms (p50) / 47ms (p99)
A sobrecarga é insignificante em comparação com o tempo médio de chamada do LLM de 850 ms. Com uma taxa de acerto de 67%, o resultado líquido é uma melhoria de 65% na latência juntamente com a redução de custos.
Invalidação de cache: mantendo as respostas atualizadas
As respostas armazenadas em cache ficam obsoletas. Alterações nas informações do produto, atualizações de políticas e respostas expiram. As seguintes estratégias são cruciais:
- TTL baseado em tempo: O conteúdo expira com base em sua volatilidade (por exemplo, atualizações de preços a cada 4 horas).
- Invalidação baseada em eventos: invalida quando os dados subjacentes são alterados (por exemplo, quando uma política é atualizada).
- Detecção de inatividade: verifique periodicamente se uma resposta em cache ainda é precisa, executando novamente a consulta e comparando os embeddings.
Resultados de produção: impacto no mundo real
Após três meses, os resultados foram significativos:
- Taxa de acertos de cache: Aumentou de 18% para 67%.
- Custos da API LLM: Diminuição de 73% (de US$ 47 mil/mês para US$ 12,7 mil/mês).
- Latência média: Melhorada em 65% (de 850ms para 300ms).
- Taxa de falsos positivos: Permaneceu baixa em 0,8%.
Essa otimização proporcionou o maior retorno sobre o investimento para sistemas LLM de produção. O ajuste cuidadoso do limite é vital para evitar a degradação da qualidade.
O cache semântico não é uma solução do tipo “configure e esqueça”. O monitoramento e o ajuste contínuos são essenciais.
Principal conclusão: A implementação do cache semântico requer um planejamento cuidadoso, mas a economia de custos e os ganhos de desempenho fazem dele um investimento valioso para empresas que dependem de LLMs.
