Gần đây, chúng tôi đã quan sát thấy nhiều nhà phát triển tích hợp Upstash với OpenAI và các API AI khác, chẳng hạn như Google Cloud AI, IBM Watson. Ôm Mặt. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ thảo luận về các trường hợp sử dụng phổ biến nhất và vạch ra kế hoạch trong tương lai để hỗ trợ nhiều tính năng hơn nữa.
Giới hạn tỷ lệ
Giới hạn tốc độ là một thành phần quan trọng trong việc quản lý các ứng dụng dựa trên AI, đóng vai trò là biện pháp bảo vệ cho cả nhà phát triển và người dùng. Khi các ứng dụng AI xử lý khối lượng dữ liệu lớn và thực hiện các phép tính phức tạp, chúng đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể. Nếu không có sự quản lý phù hợp, điều này có thể dẫn đến tình trạng quá tải hệ thống, hiệu suất suy giảm hoặc thậm chí là lỗi toàn bộ hệ thống, dẫn đến trải nghiệm người dùng kém. Hơn nữa, giới hạn tốc độ có thể hoạt động như tuyến phòng thủ đầu tiên chống lại một số loại tấn công độc hại nhất định, chẳng hạn như tấn công DDoS, nhằm mục đích làm choáng ngợp một hệ thống có lưu lượng truy cập. Do đó, việc triển khai giới hạn tốc độ trong các ứng dụng AI giúp duy trì sự ổn định của hệ thống, kiểm soát chi phí và tăng cường bảo mật.
Upstash cung cấp SDK giới hạn tỷ lệ dễ sử dụng cho phép bạn kiểm soát số lượng yêu cầu có thể được gửi tới ứng dụng của bạn trong một khoảng thời gian. Bạn có thể giới hạn yêu cầu theo địa chỉ IP hoặc ID người dùng và có thể chọn từ nhiều thuật toán khác nhau, bao gồm cửa sổ cố định, cửa sổ trượt và nhóm mã thông báo.
Xử lý không đồng bộ
Xử lý không đồng bộ đóng vai trò then chốt trong hiệu quả và hiệu suất của các ứng dụng dựa trên AI. Các ứng dụng này thường phải xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tính toán phức tạp có thể tốn thời gian. Khi các tác vụ được xử lý đồng bộ hoặc theo trình tự, hệ thống phải đợi từng tác vụ hoàn thành trước khi bắt đầu tác vụ tiếp theo, điều này có thể dẫn đến độ trễ đáng kể và trải nghiệm người dùng kém. Điều này có thể đặc biệt rắc rối đối với các ứng dụng không có máy chủ vì thời gian xử lý tăng lên có thể làm tăng chi phí và có thể dẫn đến các vấn đề về thời gian chờ. Ngược lại, xử lý không đồng bộ cho phép nhiều tác vụ được thực thi đồng thời mà không cần phải đợi từng tác vụ hoàn thành.
QStash là hàng đợi tin nhắn được thiết kế cho các ứng dụng không có máy chủ cho phép bạn gửi lệnh gọi API để xử lý không đồng bộ. QStash xử lý lệnh gọi API và trả về phản hồi cho lệnh gọi lại đã chỉ định của bạn.
Bộ nhớ đệm
Bộ nhớ đệm đóng một vai trò quan trọng trong hiệu suất và hiệu quả của các ứng dụng dựa trên AI. Trí tuệ nhân tạo thường liên quan đến các nhiệm vụ tính toán chuyên sâu như đào tạo mô hình, đưa ra dự đoán hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể tốn nhiều thời gian và tài nguyên. Bằng cách triển khai bộ nhớ đệm, ứng dụng có thể lưu trữ kết quả của các thao tác này và sử dụng lại chúng khi thao tác tương tự được yêu cầu lại, do đó tránh được nhu cầu lặp lại tính toán. Bộ nhớ đệm là một chiến lược hiệu quả để giảm chi phí cho các lệnh gọi API tốn kém.
Upstash Redis là một giải pháp tuyệt vời để lưu trữ các phản hồi OpenAPI vào bộ nhớ đệm. Bằng cách đặt thời gian hết hạn cho các lệnh gọi API được lưu trong bộ nhớ đệm, bạn có thể đảm bảo rằng ứng dụng của mình chỉ tiêu thụ tài nguyên OpenAPI khi không có phản hồi phù hợp được lưu trong bộ nhớ đệm hoặc đã lỗi thời.
Bộ nhớ đệm ngữ nghĩa
Trường hợp sử dụng bộ nhớ đệm chuyên dụng cho các ứng dụng AI là bộ nhớ đệm nhanh chóng. Bộ nhớ đệm ngữ nghĩa có thể rất hữu ích để tăng hiệu quả và hiệu suất của các ứng dụng dựa trên AI.
Bộ nhớ đệm ngữ nghĩa khác với các phương pháp bộ nhớ đệm truyền thống ở chỗ nó lưu trữ ý nghĩa của một truy vấn hoặc yêu cầu thay vì chỉ dữ liệu thô. Điều này cho phép bộ đệm hiệu quả hơn vì nó có thể được sử dụng để trả lời các truy vấn tương tự với các truy vấn trước đó, ngay cả khi truy vấn chính xác không được lưu trong bộ đệm.
Ví dụ:nếu người dùng truy vấn "ô tô", bộ đệm ngữ nghĩa có thể lưu trữ ý nghĩa của truy vấn, chẳng hạn như "phương tiện có bốn bánh và động cơ đốt trong". Điều này sẽ cho phép bộ nhớ đệm trả lời các truy vấn về "ô tô", "xe cơ giới" và "xe tải", ngay cả khi những truy vấn này không được lưu trữ trong bộ nhớ đệm.
Lưu ý:Mô-đun Redis Search hỗ trợ các truy vấn tương tự vectơ nhưng Upstash không tương thích với Redis Search. Có một dự án triển khai tìm kiếm tương tự để hỗ trợ các truy vấn ngữ nghĩa bên trong Upstash.
Ví dụ:Trình tạo nghệ thuật
Người sáng tạo nghệ thuật được cung cấp bởi Dall-E-2 sử dụng AI để tạo hình ảnh từ văn bản và dựa vào Upstash Redis để lưu vào bộ nhớ đệm các hình ảnh được tạo. Nó cũng sử dụng QStash để quản lý các lệnh gọi API và xử lý chúng một cách không đồng bộ, tránh hết thời gian chờ của chức năng serverless.
Khi nhận được văn bản gửi, ứng dụng sẽ gửi yêu cầu tới API OpenAI thông qua /api/image của QStash điểm cuối. QStash sau đó tập hợp và chuyển tiếp phản hồi tới /api/callback dưới dạng URL, sau đó được lưu trữ trong Upstash Redis. Sau khi gọi API OpenAI, máy khách sẽ truy vấn Redis và truy xuất hình ảnh nếu có.
Bằng cách ủy quyền quản lý lệnh gọi API cho QStash, các nhà phát triển có thể tránh hết thời gian chờ của chức năng serverless khi triển khai trên gói Sở thích của Vercel, gói này có giới hạn 10 giây.
Ví dụ:Khôi phục ảnh
RestorePhotos là một ứng dụng sáng tạo giúp khôi phục ảnh khuôn mặt cũ bằng AI. Khi nó trở nên phổ biến, tác giả đã triển khai Upstash Redis để xếp hạng mức sử dụng API giới hạn, nâng cao hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Hãy kiểm tra ở đây phần mã nơi triển khai giới hạn tốc độ.
Kết luận
Với tư cách là nhóm Upstash, chúng tôi thực sự ấn tượng về cách các nhà phát triển áp dụng Redis để giải quyết các thách thức trong khi phát triển ứng dụng của họ được hỗ trợ bởi AI. Chúng tôi có những kế hoạch sau để giúp cuộc sống của họ tốt đẹp hơn:
- Phát triển SDK để giảm bớt việc sử dụng API AI cũng như bổ sung chức năng giới hạn tốc độ, lưu vào bộ nhớ đệm và xử lý không đồng bộ.
- Hỗ trợ các truy vấn tương tự và bộ nhớ đệm ngữ nghĩa bằng API Redis Search hoặc API tốt hơn.