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시맨틱 캐싱 (Semantic Caching)이란 무엇인가
대부분의 LLM 애플리케이션은 매번 약간씩 다르게 표현되더라도 동일한 질문에 반복해서 답변합니다. 고객 지원 어시스턴트는 "비밀번호를 어떻게 재설정하나요?", "비밀번호를 잊어버렸어요", "로그인을 할 수 없어요, 새 비밀번호가 필요합니다"라는 세 가지 요청을 각각 별개의 요청으로 처리하며, 거의 동일한 세 가지 답변을 생성하기 위해 세 번의 전체 추론 (Inference) 비용을 지불합니다. 시맨틱 캐싱 (Semantic Caching)은 이러한 낭비를 제거합니다. 이 방식은 들어오는 각 쿼리 (Query)를 벡터 (Vector)로 임베딩 (Embedding)하고, 해당 벡터를 이미 답변했던 쿼리들의 벡터와 코사인 유사도 (Cosine-match)로 비교합니다. 만약 가장 가까운 저장된 쿼리가 충분히 유사하다면, 모델을 호출하지 않고도 지난번에 저장해둔 응답을 제공합니다. 과정은 짧습니다: 쿼리를 임베딩하고, 벡터 스토어 (Vector store)에서 가장 가까운 이웃 (Nearest neighbour)을 검색한 뒤, 유사도 점수 (Similarity score)를 임계값 (Threshold)과 비교하여 다음 중 하나를 수행합니다...

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