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의미 체계 캐싱에 Amazon ElastiCache for Valkey 사용
대규모 언어 모델(LLMs)은 챗봇 및 검색 도우미부터 코드 생성 도구 및 추천 엔진에 이르기까지 사용 사례를 지원하는 생성형 AI 및 에이전트 AI 애플리케이션의 기반입니다. 프로덕션 환경에서 AI 애플리케이션 사용이 증가함에 따라 고객은 비용과 성능을 최적화할 방법을 찾습니다. 대부분의 AI 애플리케이션은 쿼리가 반복되거나 의미상 유사한 경우에도 모든 사용자 쿼리에 대해 LLM을 호출합니다. 의미 체계 캐싱은 벡터 임베딩을 사용하여 동일하거나 의미상 유사한 요청에 대한 응답을 재사용하여 생성형 AI 애플리케이션의 비용과 지연 시간을 줄이는 방법입니다.
이 주제에서는 개념, 아키텍처, 구현, 벤치마크 및 모범 사례를 포함하여 Amazon ElastiCache for Valkey에서 벡터 검색을 사용하여 의미 체계 캐시를 구현하는 방법을 설명합니다.
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