Utilisation d'Amazon ElastiCache pour Valkey pour la mise en cache sémantique

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont à la base des applications d'IA générative et d'IA agentique qui alimentent des cas d'utilisation tels que les chatbots et les assistants de recherche, les outils de génération de code et les moteurs de recommandation. À mesure que l'utilisation des applications d'IA dans la production augmente, les clients cherchent des moyens d'optimiser les coûts et les performances. La plupart des applications d'intelligence artificielle invoquent le LLM pour chaque requête utilisateur, même lorsque les requêtes sont répétées ou sémantiquement similaires. La mise en cache sémantique est une méthode permettant de réduire les coûts et la latence dans les applications d'IA génératives en réutilisant les réponses pour des demandes identiques ou sémantiquement similaires à l'aide d'intégrations vectorielles.

Cette rubrique explique comment implémenter un cache sémantique à l'aide de la recherche vectorielle sur Amazon ElastiCache pour Valkey, notamment les concepts, l'architecture, la mise en œuvre, les benchmarks et les meilleures pratiques.