Расходы на большие языковые модели (LLM) стремительно растут для многих компаний. Одна компания обнаружила, что её счёт за API увеличивается на 30% ежемесячно, не из-за трафика, а потому что пользователи задают один и тот же вопрос разными способами. Решение? Семантическое кэширование — техника, которая значительно сокращает избыточные вызовы LLM, понимая смысл, а не просто сопоставляя слова.
Проблема с кэшированием по точному совпадению
Традиционное кэширование полагается на точное совпадение запросов. Это работает, если пользователи формулируют вопросы идентично, но большинство так не делает. Анализ 100 000 производственных запросов показал:
- Только 18% были точными дубликатами.
- 47% были семантически похожими (одинаковый смысл, другая формулировка).
- 35% были совершенно новыми.
Эти 47% представляют собой огромную возможность для экономии. Каждый немного перефразированный запрос вызывал полный вызов LLM, генерируя почти идентичный ответ. Кэширование по точному совпадению просто упускало эту экономию.
Как работает семантическое кэширование
Вместо хэширования текста запроса, семантическое кэширование использует векторные представления (embeddings). Это числовые представления смысла. Система находит закэшированные запросы в пределах порога сходства:
Основная идея: встраивать запросы в векторное пространство и находить близкие совпадения, вместо того чтобы полагаться на точный текст.
Проблема с порогом: точность против полноты
Порог сходства имеет решающее значение. Слишком высокий, и вы упустите действительные попадания в кэш. Слишком низкий, и вы вернёте неверные ответы. Порог в 0,85 может показаться разумным, но тестирование выявило проблемы:
Например, запрос об отмене подписки может ошибочно совпасть с закэшированным ответом об отмене заказа.
Оптимальный порог варьируется в зависимости от типа запроса:
- Вопросы в стиле FAQ (0,94): Требуется высокая точность, чтобы избежать подрыва доверия.
- Поиск продуктов (0,88): Большая терпимость к близким совпадениям.
- Поддержка клиентов (0,92): Баланс между охватом и точностью.
- Транзакционные запросы (0,97): Крайне низкая терпимость к ошибкам.
Задержка: стоит ли оно того?
Семантическое кэширование добавляет задержку (встраивание + поиск по вектору). Измерения показали:
- Встраивание запроса: 12 мс (p50) / 28 мс (p99)
- Поиск по вектору: 8 мс (p50) / 19 мс (p99)
- Общий поиск в кэше: 20 мс (p50) / 47 мс (p99)
Задержка пренебрежимо мала по сравнению со средним временем вызова LLM в 850 мс. При 67% попаданий в кэш, чистый результат — улучшение задержки на 65% наряду с сокращением затрат.
Недействительность кэша: поддержание актуальности ответов
Закэшированные ответы устаревают. Информация о продуктах меняется, политики обновляются, и ответы истекают. Следующие стратегии имеют решающее значение:
- TTL на основе времени: Истечение срока действия контента на основе его изменчивости (например, обновление цен каждые 4 часа).
- Недействительность на основе событий: Недействительность при изменении базовых данных (например, при обновлении политики).
- Обнаружение устарелости: Периодическая проверка, актуален ли закэшированный ответ, путём повторного выполнения запроса и сравнения векторных представлений.
Производственные результаты: реальное влияние
Через три месяца результаты были значительными:
- Коэффициент попадания в кэш: Увеличился с 18% до 67%.
- Расходы на API LLM: Уменьшились на 73% (с 47 000 долларов в месяц до 12 700 долларов в месяц).
- Средняя задержка: Улучшилась на 65% (с 850 мс до 300 мс).
- Коэффициент ложноположительных срабатываний: Остался низким на уровне 0,8%.
Эта оптимизация обеспечила наибольшую отдачу от инвестиций для производственных LLM-систем. Тщательная настройка порогов имеет решающее значение для предотвращения ухудшения качества.
Семантическое кэширование — это не решение «установил и забыл». Непрерывный мониторинг и корректировка необходимы.
Ключевой вывод: Внедрение семантического кэширования требует тщательного планирования, но экономия затрат и повышение производительности делают его достойной инвестицией для компаний, полагающихся на LLM.
