Redis と Upstash による OpenAI プロジェクトの強化:ユースケースと将来の機能

最近、多くの開発者が Upstash を OpenAI や他の AI API (Google Cloud AI、IBM Watson など) と統合していることがわかりました。抱き合う顔。この投稿では、最も一般的な使用例について説明し、さらに多くの機能をサポートするための将来の計画について概説します。

レート制限

レート制限は、AI ベースのアプリケーションを管理する上で重要なコンポーネントであり、開発者とユーザーの両方に対する保護手段として機能します。 AI アプリケーションは大量のデータを処理し、複雑な計算を実行するため、大量の計算リソースを必要とします。適切に管理しないと、システムの過負荷、パフォーマンスの低下、さらにはシステム全体の障害が発生し、ユーザー エクスペリエンスの低下につながる可能性があります。さらに、レート制限は、システムをトラフィックで圧倒することを目的とした DDoS 攻撃など、特定の種類の悪意のある攻撃に対する防御の第一線として機能します。したがって、AI アプリケーションにレート制限を実装すると、システムの安定性を維持し、コストを制御し、セキュリティを強化することができます。

Upstash は、使いやすいレート制限 SDK を提供します。 これにより、一定期間内にアプリケーションに対して実行できるリクエストの数を制御できます。 IP アドレスまたはユーザー ID によってリクエストを制限でき、固定ウィンドウ、スライディング ウィンドウ、トークン バケットなどのさまざまなアルゴリズムから選択できます。

非同期処理

非同期処理は、AI ベースのアプリケーションの効率とパフォーマンスにおいて極めて重要な役割を果たします。これらのアプリケーションは、多くの場合、時間のかかる大量のデータや複雑な計算を処理する必要があります。タスクが同期的に、または順番に処理される場合、システムは各タスクが完了するまで待機してから次のタスクを開始する必要があり、これにより大幅な遅延が発生し、ユーザー エクスペリエンスが低下する可能性があります。処理時間の増加によりコストが膨らみ、タイムアウトの問題が発生する可能性があるため、これはサーバーレス アプリケーションでは特に問題となる可能性があります。対照的に、非同期処理では、各タスクの完了を待つことなく、複数のタスクを同時に実行できます。

QStash は、サーバーレス アプリケーション用に設計されたメッセージ キューで、非同期処理の API 呼び出しを送信できるようにします。 QStash は API 呼び出しを処理し、指定されたコールバックに応答を返します。

キャッシュ

キャッシュは、AI ベースのアプリケーションのパフォーマンスと効率において重要な役割を果たします。人工知能には、モデルのトレーニング、予測、自然言語の処理など、計算集約型のタスクが含まれることが多く、時間とリソースが大量に消費される可能性があります。キャッシュを実装すると、アプリケーションはこれらの操作の結果を保存し、同じ操作が再度要求されたときにそれらを再利用できるため、計算を繰り返す必要がなくなります。キャッシュは、高価な API 呼び出しのコストを削減するための効果的な戦略です。

Upstash Redis は、OpenAPI 応答をキャッシュするための優れたソリューションです。キャッシュされた API 呼び出しに有効期限を設定すると、適切なキャッシュされた応答が利用できないか古い場合にのみ、アプリケーションが OpenAPI リソースを消費するようにすることができます。

セマンティック キャッシュ

AI アプリケーションに特化したキャッシュの使用例は、プロンプト キャッシュです。セマンティック キャッシュは、AI ベースのアプリケーションの効率とパフォーマンスを向上させるのに非常に役立ちます。

セマンティック キャッシュは、単なる生データではなくクエリまたはリクエストの意味を保存するという点で、従来のキャッシュ方法とは異なります。これにより、正確なクエリがキャッシュに保存されていない場合でも、以前のクエリに類似したクエリに答えるためにキャッシュを使用できるため、キャッシュの効率が向上します。

たとえば、ユーザーが「車」についてクエリを実行した場合、セマンティック キャッシュには「4 つの車輪と内燃エンジンを備えた車両」などのクエリの意味が格納されます。これにより、「自動車」、「自動車」、「トラック」のクエリがキャッシュに保存されていない場合でも、キャッシュはこれらのクエリに答えることができます。

注:Redis Search モジュールはベクトル類似性クエリをサポートしていますが、Upstash は Redis Search と互換性がありません。 Upstash 内でセマンティック クエリをサポートするために類似性検索を実装するプロジェクトがあります。

例:アート ジェネレーター

アート ジェネレーター powered by Dall-E-2 は AI を使用してテキストから画像を生成し、生成された画像をキャッシュするために Upstash Redis に依存します。また、QStash を使用して API 呼び出しを管理し、それらを非同期に処理して、サーバーレス関数のタイムアウトを回避します。

テキスト送信を受信すると、アプリケーションは QStash の /api/image 経由で OpenAI API にリクエストを送信します。 エンドポイント。その後、QStash は応答を収集して /api/callback に転送します。 URL として保存され、その後 Upstash Redis に保存されます。 OpenAI API を呼び出した後、クライアントは Redis にクエリを実行し、利用可能な場合はイメージを取得します。

API コール管理を QStash に委任することで、開発者は 10 秒の制限がある Vercel の Hobby プランにデプロイする際のサーバーレス関数のタイムアウトを回避できます。

例:写真の復元

RestorePhotos は、AI を使用して古い顔写真を復元する革新的なアプリケーションです。人気が高まるにつれて、作成者は Upstash Redis を実装して API の使用量を制限し、効率と費用対効果を向上させました。ここで、レート制限が実装されているコード セクションを確認してください。

結論

Upstash チームとして、開発者が AI を活用したアプリケーションを開発する際に課題を解決するために Redis を採用していることに本当に感銘を受けています。彼らの生活をより良くするために、私たちは次のような計画を立てています。

• AI API の使用を容易にする SDK を開発し、レート制限、キャッシュ、非同期処理の機能を追加する
• Redis Search API またはより優れた API を使用して、セマンティック キャッシュと類似性クエリをサポートします。