LLM 호출 최적화
챗봇은 같은 질문을 반복적으로 받고, 에이전트는 일반 대화보다 4배 더 많은 토큰을 사용합니다. LangCache를 사용해 불필요한 호출을 줄이고 절감 효과를 경험하세요.
모든 요청마다 LLM을 호출하는 대신 LangCache는 캐시에 유사한 결과가 있는지 확인하고, 동일하거나 유사한 응답을 즉시 반환해 처리 지연과 불필요한 비용을 최소화합니다.
"Our voice app for patient care gets a lot of specific treatment questions, so it has to be absolutely accurate, and that's what LangCache does. I was worried about LLM costs for high usage, but with LangCache, we're getting a 70% cache hit rate, which saves 70% of our LLM spend. On top of that, it’s 4X faster, which makes a huge difference for real-time patient interactions."
업계 최고 수준의 벡터 DB를 기반으로 필요한 순간에 정확하고 즉각적인 응답을 제공합니다.
언어 제약 없이 사용할 수 있는 REST API로 LangCache를 손쉽게 호출할 수 있으며, 별도의 데이터베이스 관리가 필요하지 않습니다.
기본 내장 모델을 사용할 수도 있고 직접 보유한 벡터 도구를 연결해 맞춤형 임베딩 환경을 구성할 수 있습니다.
검색이 반복될수록 정밀도와 재현율을 자동으로 최적화하여 검색이 많을수록 더 향상된 결과를 제공합니다.
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