Vellum Response Cache
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AI開発を革新する
Langbaseセマンティックキャッシュで高効率のセマンティックキャッシングを実現。
サーバーレスのRAG機能を、ゼロ設定で高い検索精度を実現しましょう。冗長な呼び出しを最小限に抑えることで、LLMコストの60〜90%の運用コスト削減を実現します。リアルタイムのダッシュボードとGitHubスタイルのワークフローを使って、チーム間のコラボレーションを効率化しましょう。
Tags
AnalyzeRAG & SearchSemantic Caching
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overview
Langbaseセマンティックキャッシュとは何ですか？
Langbase セマンティックキャッシュは、AIモデルとのインタラクションを強化するために設計された最先端のマネージドキャッシュソリューションです。プロンプトとレスポンスの指紋を取得することで、データをベクトル化し、高い類似性を持つクエリに対してモデル呼び出しを迅速にバイパスします。
- 応答時間を最適化し、コストを削減します。
- 既存の開発者ワークフローにシームレスに統合されます。
- 様々なAIアプリケーションに対応するコンポーザブルエージェントをサポート。
features
主要な特長
Langbaseは、開発者がAIインフラを簡単に強化できるように設計された強力な機能を提供しています。アクション分析からエージェントのフォークまで、Langbaseは革新のための強固な環境を提供します。
- バージョン管理されたプロンプトによる迅速な反復。
- 組み込みメモリとコンポーザブルAIのためのツール。
- 取得プロセスの粒状なテスト可能性と可観測性。
use_cases
理想的な使用例
スタートアップでも企業でも、Langbaseは多様なアプリケーションに最適なソリューションです。これにより、チームはAIシステムを効率的に構築、分析、実装することができます。
- リアルタイムAIチャットアプリケーションを開発する。
- 高度なベンダー知識なしで、複雑な分析モデルを実行できます。
- R&Dチーム間の協力的な作業環境を促進します。
Frequently Asked Questions
Langbaseはどのようにして高精度な情報検索を実現していますか？
Langbaseは、高度なフィンガープリンティングとベクトル化技術を活用して、類似のクエリに対して正確な一致を保証し、情報検索体験を向上させます。
Langbaseを既存のAIインフラストラクチャに統合できますか？
はい、Langbaseは現在のワークフローにほとんど設定を必要とせずにスムーズに統合できるように設計されており、導入が手間いらずです。
どの程度の運用コスト削減が期待できますか？
お客様は、Langbaseを利用することでLLMコストが60～90％節約できたと報告しています。Langbaseはモデルのインタラクションを最適化し、不必要な呼び出しを減らします。