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# Amazon ElastiCache for Valkey を使用したセマンティックキャッシュ
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大規模言語モデル (LLMs) は、チャットボットや検索アシスタントからコード生成ツールやレコメンデーションエンジンまで、ユースケースを強化する生成 AI およびエージェント AI アプリケーションの基盤です。本番環境での AI アプリケーションの使用が増えるにつれて、お客様はコストとパフォーマンスを最適化する方法を探します。ほとんどの AI アプリケーションは、クエリが繰り返されたり意味的に類似している場合でも、ユーザークエリごとに LLM を呼び出します。セマンティックキャッシュは、ベクトル埋め込みを使用して同一または意味的に類似したリクエストにレスポンスを再利用することで、生成 AI アプリケーションのコストとレイテンシーを削減する方法です。

このトピックでは、概念、アーキテクチャ、実装、ベンチマーク、ベストプラクティスなど、Amazon ElastiCache for Valkey でベクトル検索を使用してセマンティックキャッシュを実装する方法について説明します。

**Topics**
+ [セマンティックキャッシュの概要](semantic-caching-overview.md)
+ [セマンティックキャッシュに ElastiCache for Valkey を使用する理由](semantic-caching-why-elasticache.md)
+ [ソリューションアーキテクチャ](semantic-caching-architecture.md)
+ [前提条件](semantic-caching-prerequisites.md)
+ [ElastiCache for Valkey を使用したセマンティックキャッシュの実装](semantic-caching-implementation.md)
+ [影響とベンチマーク](semantic-caching-benchmarks.md)
+ [マルチターン会話キャッシュ](semantic-caching-multi-turn.md)
+ [ベストプラクティス](semantic-caching-best-practices.md)
+ [関連リソース](semantic-caching-related-resources.md)