Cependant, tout comme le routage dynamique, la mise en cache sémantique nécessite un calcul architectural rigoureux. Vous échangez les coûts de génération contre des coûts d’intégration et de recherche. Pour vérifier le cache, vous devez toujours tokeniser l’invite, appeler un modèle bon marché (comme text-embedding-3-small) et exécuter une recherche vectorielle.
Vous introduisez également le danger très réel de l’aplatissement sémantique. Ajuster le seuil de similarité est un art délicat. Réglez-le trop bas et votre application commencera à fournir des réponses générales et recyclées aux questions nuancées des utilisateurs. Pour les applications d’IA ouvertes, créatives et génératives, la mise en cache sémantique est pratiquement inutile. Mais pour les implémentations de génération augmentée par récupération (RAG), les robots de support client et les bases de connaissances internes où les utilisateurs posent les mêmes 20 questions de mille manières différentes, il s’agit du levier de réduction des coûts le plus efficace que vous puissiez utiliser.
Mise en cache rapide
Alors que la mise en cache sémantique stocke la réponse à une intention donnée, la mise en cache des invites stocke les données nécessaires pour contextualiser la question. Lorsque l’utilisateur saisit une invite, celle-ci est envoyée au point de terminaison d’IA générative. Mais au lieu que votre application doive collecter et envoyer à plusieurs reprises les informations contextuelles massives nécessaires pour encadrer l’invite (à partir d’un pipeline RAG, d’une base de données ou d’une autre source), ces informations sont déjà préchargées dans le cache contextuel. Le modèle applique simplement la nouvelle question aux données mises en cache, réduisant ainsi à la fois votre latence et vos coûts d’entrée.
