Verlaag uw LLM-kosten met 3,9x zonder in te boeten aan kwaliteit
Het probleem dat u herkent
U gebruikt Large Language Models (LLM's) voor klantenservice, zoekopdrachten of AI-agents. Elke query kost geld. U weet dat caching - het hergebruiken van eerdere antwoorden - u een fortuin kan besparen.
Maar u zit vast. Een oud antwoord hergebruiken en u riskeert dat u een klant verkeerde of verouderde informatie geeft. Voor elk antwoord een nieuw antwoord betalen en uw kosten zijn buiten controle. Het lijkt alsof u niet kunt winnen.
Wat onderzoekers ontdekt hebben
Een team van onderzoekers heeft een slimmere caching-systeem gebouwd genaamd Krites. Het behandelt verschillende soorten cached antwoorden op een andere manier. Deze eenvoudige verandering leverde een enorm resultaat: een 3,9x vermindering van de LLM-bedrijfskosten terwijl de responskwaliteit hoog bleef.
Denk hierbij aan een supermarkt. U heeft twee afdelingen:
- De statische cache: Voorverpakte, gecontroleerde goederen. Denk aan bliksoep of gebakken pasta. Dit zijn veilige, algemene antwoorden die u al heeft gecontroleerd.
- De dynamische cache: De delicatessenafdeling. Dit zijn live gegenereerde antwoorden uit eerdere gebruikersaanvragen. Ze zijn vers, maar nog niet volledig geïnspecteerd.
Oude caching-systemen gebruikten één regel voor beide afdelingen. Het was alsof u één beveiligingsbeambte had voor de soepgang en de diamantkluis. U was of te streng (en miste besparingen) of te los (en riskeerde fouten).
Krites gebruikt verschillende regels. Het is agressiever met de veilige, statische cache. Het is voorzichtiger met de live, dynamische cache. Dit laat u meer veilige antwoorden hergebruiken zonder slechte antwoorden te riskeren.
Figuur: Krites (weergegeven in blauw) bereikt een hogere cache-treffersnelheid, wat betekent dat het meer antwoorden hergebruikt, waardoor de kosten lager zijn.
Het systeem werkt ook asynchroon. Het serveert cached antwoorden aan gebruikers onmiddellijk. Vervolgens verifieert het in de achtergrond of deze antwoorden nog steeds goed zijn of moeten worden bijgewerkt. Gebruikers krijgen snelheid. Uw systeem wordt slimmer. Iedereen wint.
U kunt het volledige onderzoeksrapport hier lezen: Asynchronous Verified Semantic Caching for Tiered LLM Architectures.
Hoe u dit vandaag kunt toepassen
U hoeft Krites niet van scratch te bouwen om zijn voordelen te krijgen. U kunt zijn kernprincipe implementeren: gestructureerde caching met verschillende verificatieregels. Hier is uw actieplan.
Stap 1: Audit uw huidige LLM-queries
Eerst heeft u gegevens nodig. Log voor één week elke LLM-query die uw applicatie maakt. Vang:
- De exacte gebruikersvraag (de "prompt").
- Het volledige antwoord van de LLM.
- Het onderwerp of de bedoeling (bijv. "retourbeleid", "productspecificaties", "probleemoplossing stap X").
Hulpmiddel om te gebruiken: De bestaande logging van uw applicatie. Of gebruik een framework als LangSmith of Phoenix om LLM-aanroepen automatisch te traceren en te evalueren.
Voorbeeld: Een klantenservicebot kan
Reacties
Loading...
