RedCache-AI: LLM 및 에이전트를 위한 메모리🧠 프레임워크

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RedCache-AI 소개

RedCache-AI: LLM 및 에이전트를 위한 메모리 프레임워크
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RedCache-AI(REmote Dictionary Cache - Artificial Intelligence)는 채팅 애플리케이션 개발 과정에서 비용이 많이 들거나, 폐쇄형이거나, 외부 종속성에 대한 광범위한 지원이 부족한 문제를 해결하기 위해 개발된 프레임워크입니다. RedCache-ai는 대형 언어 모델에 동적 메모리 프레임워크를 제공하여 개발자들이 다양한 유형의 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.

최근의 데이터 중심 애플리케이션은 대량의 데이터를 처리해야 하며, 이로 인해 데이터베이스의 부하와 지연 시간이 문제로 대두되고 있습니다. Redcache-AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 머신러닝을 통해 쿼리 결과를 예측하여 캐싱 전략을 최적화합니다. 이를 통해 서버의 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Redcache-AI는 특히 복잡한 쿼리를 최적화하고, 응답 시간을 줄이기 위해 설계되었습니다. Redcache-AI는 GPT-3과 같은 OpenAI의 최신 인공지능 모델을 활용하여, 쿼리를 예측하고, 필요한 데이터를 미리 캐싱함으로써 데이터베이스 부하를 최소화합니다.

Redcache-AI의 주요 기능

Redcache-AI가 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다:

  • OpenAI와의 통합: Redcache-AI는 OpenAI의 GPT-3 모델을 통합하여, 데이터베이스 쿼리를 예측하고 결과를 미리 캐싱함으로써 서버의 응답 시간을 단축합니다. 이를 통해 데이터베이스의 부하를 크게 줄일 수 있습니다.

  • 자동화된 캐싱 전략: Redcache-AI는 복잡한 쿼리를 분석하고, 필요할 것으로 예상되는 데이터를 선제적으로 캐싱하여 전체적인 시스템 성능을 향상시킵니다. 이로 인해 데이터 처리 과정에서의 병목 현상을 줄일 수 있습니다.

  • 유연한 구성: 다양한 설정 옵션을 통해 사용자가 각기 다른 애플리케이션 요구 사항에 맞춰 Redcache-AI를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 캐시의 유효 기간이나 AI 모델의 예측 범위를 사용자 지정할 수 있습니다.

  • 쉽고 간편한 통합: Redcache-AI는 Redis를 사용하는 대부분의 환경에서 쉽게 통합될 수 있으며, 기존 애플리케이션에 부담 없이 적용할 수 있습니다. 사용자는 간단한 환경 설정을 통해 Redcache-AI의 기능을 활용할 수 있습니다.

사용 방법

빠르게 RedCache-AI를 시작하기 위해서는 다음과 같은 절차를 따르면 됩니다:

  • RedCache-AI를 Python 패키지로 설치합니다:

       pip install redcache-ai

  • 디스크 또는 SQLite로 초기화합니다. RedCache-AI는 기본적으로 RedCache-ai는 디스크에 초기화되며, 여기서 메모리가 저장됩니다.

  • 텍스트를 메모리로 저장하고 검색합니다.

기본적인 사용법

디스크 저장소 초기화

필요한 모든 종속성을 가져옵니다.

from redcache_ai import RedCache, load_config, set_openai_api_key
from redcache_ai.storage import DiskStorage, SQLiteStorage

storage = DiskStorage()

SQLite 저장소 초기화

SQLite 데이터베이스 파일을 지정하여 초기화할 수 있습니다.

storage = SQLiteStorage(db_path='my_cache.db')

메모리 저장

다음은 메모리를 저장하는 방법입니다. (디스크 저장소에 대한 예시입니다)

입력 예시

memory_cache = storage.add("England is nice country", user_id="James", metadata={"category": "facts"})

출력 예시

{
  "James": {
    "7bbfbcbf-da9e-44ca-9cbb-ab558c64b36a": {
      "id": "7bbfbcbf-da9e-44ca-9cbb-ab558c64b36a",
      "text": "\"England is a nice country\"",
      "metadata": {
        "data": "\"England is a nice country\"",
        "category": "facts"
      },
      "vector": [0.4472135954999579]
    }
  }
}

메모리 검색

특정 사용자의 모든 메모리를 검색할 수 있습니다.

all_memories = storage(user_id="James")
print(all_memories)

출력 예시

[
  {
    "id": "7bbfbcbf-da9e-44ca-9cbb-ab558c64b36a",
    "text": "England is a nice country",
    "metadata": {
      "category": "facts"
    }
  }
]

또한, 특정 키워드로 메모리를 검색할 수도 있습니다.

results = storage.search("country", user_id="James", num_results=1)

출력 예시

[
  {
    "id": "7bbfbcbf-da9e-44ca-9cbb-ab558c64b36a",
    "text": "England is a nice country",
    "metadata": {
      "category": "facts"
    },
    "score": 0.849
  }
]

메모리 업데이트

저장된 메모리를 업데이트할 수 있습니다.

updated_memory = storage.update("7bbfbcbf-da9e-44ca-9cbb-ab558c64b36a", "England is a beautiful country", user_id="James")

출력 예시

{
  "id": "7bbfbcbf-da9e-44ca-9cbb-ab558c64b36a",
  "text": "England is a beautiful country",
  "metadata": {
    "category": "facts"
  }
}

메모리 삭제: 특정 아이템

특정 메모리를 삭제할 수 있습니다.

storage.delete("7bbfbcbf-da9e-44ca-9cbb-ab558c64b36a", user_id="James")

출력

메모리가 성공적으로 삭제되면 출력이 없습니다.

메모리 삭제: 모든 메모리

모든 메모리를 삭제할 수도 있습니다.

storage.delete_all(user_id="James")

출력

모든 메모리가 성공적으로 삭제되면 출력이 없습니다.

LLM을 사용한 메모리 향상

현재 RedCache-AI는 OpenAI의 LLM을 사용한 메모리 향상 기능을 제공합니다. 관련한 자세한 사용 방법은 RedCache-AI GitHub 저장소의 Enhance a memory using LLMs:fire: 섹션을 참고해주세요.

주의사항

  • OpenAI의 API를 사용하는 만큼, API 호출에 따른 비용이 발생할 수 있습니다. 이 점을 고려하여 사용 범위를 설정하는 것이 중요합니다.
  • AI 모델의 예측 정확도를 높이기 위해서는 학습 데이터셋의 품질과 모델 파라미터를 신중하게 조정해야 합니다.

라이선스

RedCache-AI 프로젝트는 Apache License로 공개 및 배포되고 있습니다. 사용과 관련하여 특별한 제한은 없지만, 라이선스 조건을 준수해야 합니다.

:github: RedCache-AI GitHub 저장소



이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. :hugs:

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