Redis LangCache
Usa il caching semantico fully-managed per rendere la gestione delle performance e dei costi delle app più facile che mai.
Come funziona
LangCache usa il caching semantico per memorizzare e riutilizzare le risposte LLM precedenti per query ripetute.
Invece di chiamare di nuovo l'LLM per ogni richiesta, LangCache controlla se una risposta simile è già presente in cache e la restituisce istantaneamente, facendoti risparmiare tempo e denaro.
Vantaggi del prodotto
Fino al 90% delle chiamate a un LLM sono ridondanti. Riduci le costose chiamate agli LLM memorizzando facilmente le risposte alle richieste più frequenti.
Ottieni risposte 15 volte più veloci per la RAG, recuperando dalla memoria le richieste già memorizzate.
Accedi al nostro servizio gestito tramite una REST API con generazione automatica degli embedding, controlli configurabili e fatturazione semplice.
Gestisci l'accesso ai dati e la privacy, i protocolli di sfratto e monitora l'utilizzo e le cache hit rate.
Casi d'uso
Usa LangCache per ottimizzare chatbot e agenti, con costi ridotti e risposte più veloci.
Agenti e catene di ragionamento multi-step richiedono più tempo e costano di più a causa delle chiamate multiple agli LLM. Migliora le performance con il nostro caching semantico as-a-service.
Per le aziende che creano servizi centralizzati per gestire e controllare i costi e la sicurezza degli LLM, LangCache è un componente chiave per gateway AI veloci ed efficienti.
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Domande Frequenti
La private preview è aperta a dev, team di prodotto e organizzazioni che lavorano su app GenAI, incluse pipeline RAG o agenti. I partecipanti devono avere casi d'uso pertinenti ed essere disposti a fornire feedback per aiutarci a definire il prodotto.
No, la partecipazione alla private preview è gratuita. Tuttavia, potrebbero esserci limiti di utilizzo o termini specifici durante la fase di preview. Al termine della private preview, gli account verranno migrati ad account a pagamento.
LangCache è un servizio fully-managed disponibile tramite un'interfaccia REST API e può essere usato con qualsiasi linguaggio. Non è richiesta alcuna gestione del database.
I tuoi dati sono memorizzati sui tuoi server Redis. Redis non ha accesso ai tuoi dati né li usa per addestrare modelli di AI.
Riceverai risorse di onboarding dedicate con documentazione, supporto via email e chat per il troubleshooting, oltre a check-in regolari con il team di prodotto per raccogliere feedback e risolvere problemi.
I partecipanti riceveranno aggiornamenti esclusivi sulla roadmap del prodotto durante la private preview. Inoltre, approfondimenti sulla roadmap potranno essere condivisi durante le sessioni di feedback o altre comunicazioni nel corso della preview.