LLM tabanlı sistemler, özellikle üretken yapay zekâ uygulamalarında yüksek işlem gücü ve gecikme sorunlarıyla karşı karşıyadır. Bu nedenle, hem veri düzeyinde hem de model düzeyinde akıllı önbellekleme (caching) ve mimari optimizasyonlar kritik rol oynar.

1. Neden Cache Kullanılır?

• 🔁 Tekrarlayan sorgular için aynı cevabı üretmemek
• ⚡ Yanıt sürelerini düşürmek (latency)
• 💰 Maliyetleri azaltmak (özellikle API tabanlı servislerde)

2. Cache Seviyeleri

1. Sorgu Yanıtı (Query-Level) Cache: Aynı kullanıcı sorgusu için daha önce üretilmiş cevapları döndürür.
2. Embedding-Level Cache: Belirli bir metin için embedding daha önce üretildiyse tekrar üretmeden doğrudan alınır.
3. Retrieval Cache: Vektör arama sonuçları sorguya göre önbelleğe alınabilir.

# Sorgu düzeyinde basit cache örneği (FastAPI)
from fastapi_cache.decorator import cache

@cache(expire=300)  # 5 dakika
@app.get("/chat")
async def chat(query: str):
    return get_llm_response(query)

3. Vektör Arama için Retrieval Cache

Pinecone, Weaviate veya Qdrant gibi sistemlerde, önceki arama sonuçları key-query eşleşmeleriyle Redis gibi sistemlere yazılabilir.

# Vektör sorgularını önbelleğe alma
cached_result = redis.get(f"search:{query}")
if cached_result:
    return json.loads(cached_result)
else:
    result = vector_index.query(query)
    redis.set(f"search:{query}", json.dumps(result), ex=600)
    return result

4. Performans İçin Mimariler

• 🧩 Asenkron İşlem: Uvicorn + FastAPI ile async I/O kullanılmalı
• 🚀 Batched Inference: Aynı anda gelen istekleri gruplayarak model yükü azaltılır
• 🌐 Edge Caching (CDN): Statik içerikler, model yanıtları CDN üzerinden cache’lenebilir

5. Model Seviyesinde Cache

OpenAI ve benzeri sistemlerde prompt + context ile gelen tekrarlı isteklerde yanıtlar cache'lenebilir. Hugging Face gibi self-hosted modellerde LRU (Least Recently Used) cache yapısı önerilir.

6. Uyarılar

• ⚠️ Her sorguyu cache'lemek yerine idempotent ve anlamlı sorguları önbelleğe alın
• ⚠️ Kişisel veriler içeren yanıtları cache'e yazmadan önce anonimleştirme yap
• ⚠️ "Stale" cache sorunlarına karşı TTL (Time-To-Live) değerleri ayarlanmalı

Sonuç

LLM sistemlerinde, kullanıcı deneyimini artırmak ve işlem maliyetlerini azaltmak için iyi kurgulanmış bir cache stratejisi şarttır. Sorgu, embedding ve retrieval düzeyinde yapılan önbellekleme; sistemin daha verimli, hızlı ve ölçeklenebilir olmasına katkı sağlar.