fost-nepal.org – Penggunaan teknologi pemrosesan bahasa alami, khususnya dalam aplikasi LLM (Large Language Model), mengalami pertumbuhan signifikan. Namun, masalah yang muncul adalah banyak pengguna menanyakan hal yang sama dengan cara berbeda, menyebabkan biaya API meningkat. Dengan lebih dari 30% pertumbuhan biaya per bulan, analisis mendalam memastikan bahwa pertanyaan serupa memicu panggilan API yang sama berulang kali.

Penggunaan caching tradisional yang berbasis pada pencocokan teks tidak efektif, hanya mampu menangkap 18% panggilan yang redundan. Untuk mengatasi masalah ini, diterapkan sistem caching semantik yang fokus pada makna pertanyaan, bukan pada cara penyampaiannya. Setelah penerapan, tingkat keberhasilan cache meningkat menjadi 67%, dan biaya penggunaan LLM berkurang hingga 73%.

Dalam penyesuaian caching semantik, parameter yang penting adalah ambang batas kesamaan. Ambang ini harus disesuaikan dengan jenis pertanyaan, seperti 0,94 untuk pertanyaan FAQ yang memerlukan ketepatan tinggi. Penelitian lebih lanjut menunjukkan bahwa optimalisasi harus melibatkan pengujian terhadap pasangan pertanyaan yang memiliki kesamaan.

Implementasi ini tidak hanya mengurangi biaya, tetapi juga mempercepat waktu respons dengan rata-rata 300ms setelah penerapan, dibandingkan dengan 850ms sebelumnya. Namun, perhatian juga harus diberikan terhadap strategi invalidasi untuk memastikan respons tidak menjadi usang, termasuk menggunakan metode waktu dan deteksi kelayakan.

Secara keseluruhan, pendekatan ini membuktikan bahwa caching semantik adalah strategi yang efektif untuk mengelola biaya LLM tanpa mengorbankan keakuratan informasi yang diberikan.