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Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : Redis
Mémorisation sémantique pour les agents LLM avec Redis : réduire les coûts et la latence
Comment le cache sémantique réduit les coûts et la latence des LLM : embeddings, seuils, Redis et RedisVL, ajustement de la précision, ainsi que le stockage en cache des sous-questions au sein des workflows d’agent.
8 min de lectureElastiCache pour RAG : Comment stocker et interroger des embeddings dans
ElastiCache pour RAG : stocker et interroger des embeddings dans Redis depuis Node.js et TypeScript, configurer le cluster, créer l’index vectoriel et effectuer des recherches de similarité.
13 min de lectureDéplacer l’état vectoriel de LangGraph de la mémoire vers la persistance Redis
Échanger l’état vectoriel de LangGraph de la mémoire vers Redis à l’aide d’une factory pour get_vector_store, en intégrant des métadonnées de session, en effectuant des recherches filtrées et en supprimant les données par session.
13 min de lectureStreaming de modèles LLM résumables grâce à Redis Streams comme point de rencontre par tour
Flux continu d’LLM reprendable : publier les événements de l’agent dans un flux Redis spécifique à chaque tour afin que les clients puissent survivre aux déconnexions et aux pauses prolongées du outil pour reprendre ensuite.
9 min de lectureMigrez les démos de vecteurs Redis vers un index partagé Azure AI Search
Déplacer la recherche vectorielle LangGraph des démos Redis vers un index partagé Azure AI Search : déclarer le schéma, filtrer par session, supprimer via une requête, laisser les autres utilisateurs.
6 min de lectureQ&R sémantique PDF avec l’intelligence documentaire, les embeddings et Redis
LangGraph extrait les PDF de calendrier des frais, les divise en parties et les intègre avec Azure OpenAI, tout en répondant aux questions relatives aux frais formulées en langage naturel à partir d’un index vectoriel Redis local.
11 min de lectureMémorisation sémantique avec Redis pour la recherche vectorielle
Réduisez les coûts liés à l’API d’embedding grâce au cache sémantique dans Redis : un cache à deux niveaux qui réutilise les résultats de recherche vectorielle lorsque les requêtes signifient la même chose, en Node.js.
4 min de lectureRedis au-delà du caching : sessions, limites de vitesse, files d’attente et Pub/Sub en Node.js
Sept modèles Redis pour les backends Node.js — mise en cache avec des TTL, clés OTP, limites de fréquence, tâches BullMQ, sessions, limites Pub/Sub, et quand ne pas utiliser Redis.
6 min de lectureÀ l’intérieur d’un service de notification multi-fournisseurs : files d’attente, solutions de secours, confiance
Une présentation détaillée de la conception d’un service de notification fiable : stockage des identifiants, mécanisme de secours avec d’autres fournisseurs, tentatives répétées via BullMQ et utilisation des files de messages en attente, équité entre les utilisateurs ainsi que vérification des signatures des webhooks.
12 min de lecture
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