LangChain은 인간과 AI 간의 대화를 수행할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. BufferMemory을 사용하도록 쉽게 구성할 수 있습니다. , 대화 내용을 메모리에 저장할 수 있습니다. 이는 일부 사용 사례에서는 만족스러울 수 있지만 앱에 채팅 기록의 장기간 지속성이 필요할 수도 있습니다. 다행스럽게도 이를 Upstash Redis 인스턴스로 교체하는 것도 매우 간단합니다. LangChain은 ioredis을 포함하여 Redis에 대한 여러 통합을 제공합니다. , node-redis 그리고 Upstash Redis

일부 응용 프로그램에서는 사용자가 요청할 때 LLM을 쿼리하는 것이 불가능할 수 있습니다. API에 프롬프트를 보내고 응답을 기다리는 프로세스는 특히 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. PDF 또는 오디오 파일의 데이터를 처리하고 이를 LLM에 공급하는 등 LangChain과 관련된 보다 복잡한 작업의 경우 지연이 사용자 경험에 더욱 큰 타격을 줍니다. 스트리밍하는 동안 은 많은 경우에 적합한 솔루션이므로 사용자가 애플리케이션을 방문하기 전에 임의의 지점에서 모든 작업을 수행하는 것이 더 편리할 수 있습니다. 이렇게 하면 LLM이 응

배포 플랫폼을 선택할 때 플랫폼 간의 실제 성능을 비교하는 것이 매우 어려운 경우가 많습니다. 이는 글로벌 에지 배포로 인해 대기 시간이 매우 짧다고 광고하는 서버리스 플랫폼의 경우 특히 그렇습니다. 하지만 데이터를 가져오는 속도가 여전히 느린 경우 낮은 대기 시간이 무슨 소용이 있을까요? API가 사용자 바로 옆에서 실행되지만 데이터를 가져오기 위해 지구 반대편에 있는 네트워크 왕복을 수행해야 한다면 즐거운 시간을 보낼 수 없을 것입니다. 전통적으로 컴퓨팅과 스토리지는 단일 서버 또는 최소한 동일한 데이터 센터에 함께 배치되지만

약 2주 전에 Cloudflare KV와 Upstash Redis의 성능과 비용을 비교했습니다. 이번에는 글로벌 에지 네트워크에서 실행되는 Deno-native 키 값 저장소인 Deno KV를 살펴보겠습니다. Deno KV는 Upstash Redis와 아키텍처가 유사합니다. 두 저장소 모두 모든 쓰기가 전송된 다음 다른 모든 지역으로 복제되는 기본 지역이 있습니다. 읽기는 클라이언트에 가장 가까운 지역에서 제공됩니다. Redis에는 KV에 없는 기능이 많기 때문에 사용 가능한 기능에는 많은 차이가 있지만 지금은 간단한 읽기 및 쓰

이 게시물에서는 Upstash, Next.js, LangChain 및 Fly.io를 사용하여 오픈 소스 맞춤형 콘텐츠 AI Chatbot을 구축한 방법에 대해 설명합니다. Upstash는 모델 훈련 일정을 잡는 데 도움이 되었고, OpenAI API 응답을 관대하게 제한하고 캐싱하는 방법을 제공했습니다. 사용할 제품 Next.js(프런트엔드 및 백엔드) LangChain(언어 모델을 기반으로 하는 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크) Upstash(QStash를 통한 훈련 모델 예약, 속도 제한 및 OpenAI 응답 캐싱)

이 게시물에서는 Upstash Redis, Next.js Server Actions 및 Vercel과 함께 서버 전송 이벤트를 사용하여 실시간 알림을 구축한 방법에 대해 설명합니다. Upstash Redis의 메시지 채널을 활용하면 애플리케이션의 통신 아키텍처를 크게 향상시켜 반응성과 동성을 높일 수 있습니다. 데모 사용할 제품 Next.js(프런트엔드 및 백엔드) Upstash Redis(PUBLISH 명령을 사용한 서버 전송 이벤트) Tailwind CSS(스타일링) Vercel(배포) 필요한 것 Node.js 18

이 블로그 게시물에서는 사용자가 채팅 그룹에 참여하고 실시간으로 소통할 수 있는 간단한 실시간 채팅 애플리케이션을 만들어 보겠습니다. 우리는 대기 시간이 짧은 사용자 간의 실시간 메시징을 위해 Ably의 강력한 기능을 활용하고, 메시지를 지속적으로 저장하기 위해 Upstash Redis를, 애플리케이션 구축을 위해 Node.js를 활용할 것입니다. 에이블리 에이블리는 사용자 간 양방향 소통을 가능하게 하는 실시간 체험 플랫폼입니다. 이 채팅 애플리케이션에서는 Ably의 Pub/Sub 채널을 사용하여 사용자가 Ably 채널에 메

이 기사에서는 AI 기반 여행 계획 스타트업인 PlanTripAI 개발에서 Upstash의 중추적인 역할을 살펴봅니다. Upstash Redis를 활용하는 것은 사용자 액세스를 위한 주요 라이선스 저장, 여행 콘텐츠의 효율적인 저장 및 캐싱과 같은 필수 측면을 관리하는 데 매우 중요했습니다. 또한 Upstash의 속도 제한 기능은 시스템을 보호하는 데 중요한 역할을 합니다. 요청 빈도를 효과적으로 관리하여 잠재적인 보안 위협에 대한 강력한 보호 기능을 제공하고 사용자에게 원활하고 중단 없는 서비스를 보장합니다. plantripai

Upstash Redis 및 Fly.io를 사용하여 Edge에서 리더보드 구축 역동적이고 매력적인 웹 애플리케이션에서 리더보드는 경쟁과 사용자 참여를 촉진하는 강력한 도구입니다. 이 튜토리얼에서는 Upstash Redis를 사용하여 실시간 리더보드를 구축하는 여정을 시작하겠습니다. 백엔드 스토리지로 사용하고 Fly.io를 사용하여 엣지에 배포합니다. . 이 다이나믹한 듀오는 서버리스 Redis 서비스의 효율성과 Fly.io의 글로벌 배포 기능을 결합하여 전 세계 사용자에게 짧은 지연 시간 액세스를 보장합니다. Upstash Red

자신만의 Message Queue를 만들려고 했지만 문제에 직면한 적이 있습니까? 그렇다면 혼자가 아닙니다. 이 자습서에서는 Redis 목록을 사용하여 처음부터 메시지 대기열을 구축하겠습니다. Redis를 사용하여 메시지 대기열을 구성하는 방법에는 스트림, 목록, 게시/구독 등 여러 가지가 있지만 가장 간단하고 직접적인 접근 방식인 목록에 중점을 둘 것입니다. 이 실용적인 가이드를 자세히 알아보는 데 참여해 보세요. 사용할 항목 업스태시 한 쌍의 손 필요한 것 번 한 쌍의 손 Upstash Redis 설정 먼저 Red

오늘 v1.0.0을 출시합니다. upstash-redis 버전 파이썬 패키지. 이제 GitHub와 PyPi에서 사용할 수 있습니다. 이 패키지는 Upstash Redis용 연결 없는 HTTP 기반 클라이언트로, AWS Lambda, Google Cloud Functions 또는 TCP보다 HTTP가 선호되는 모든 환경과 같은 서버리스 환경에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 새로운 소식 새 버전에서는 패키지에 모든 명령에 대한 예제 사용법이 포함된 Python 독스트링이 함께 제공됩니다. upstash redis Pyth

소개 세분화 플랫폼은 고객, 제품 및 기타 관련 데이터를 이해하고 분류하는 데 중요한 역할을 합니다. 세분화에는 특정 기준에 따라 더 큰 그룹을 더 작고 더 동질적인 하위 그룹으로 나누는 작업이 포함됩니다. 다음은 개인화된 마케팅 전략, 타겟 프로모션, 더욱 맞춤화된 쇼핑 경험을 위한 고객 세분화 등 다양한 영역의 세분화 플랫폼의 몇 가지 예입니다. 목차 요구사항 이해 기본 아키텍처 건축 구성요소 디자인 과제 제안된 솔루션 마무리 메모 1. 요구 사항 이해 전자 상거래의 고객 세그먼트를 위한 저지연 세분화 플랫폼을 설계하면

이 게시물에서는 Upstash Vector, Upstash Redis, Hugging Face Inference API, Replicate LLAMA-2-70B Chat 모델 및 Vercel을 사용하여 오픈 소스 사용자 정의 콘텐츠 RAG Chatbot을 구축한 방법에 대해 설명합니다. Upstash Vector는 벡터를 삽입하고 쿼리하여 각 사용자 메시지에 대한 관련 컨텍스트를 동적으로 생성 또는 업데이트하는 데 도움이 되었으며 Upstash Redis는 챗봇 대화를 저장하는 데 도움이 되었습니다. 전제조건 다음이 필요합니다:

Google이나 Perplexity.ai를 사용해 보셨나요? 최신 검색 결과를 표시하고 온라인 기사에 대한 링크를 포함하는 방법이 궁금하십니까? 자, 이 가이드에서는 그러한 시스템을 스스로 만드는 방법을 배우게 됩니다. 점점 늘어나는 지식 저장소에 추가하는 기사의 링크를 기반으로 추천을 생성할 수 있는 시스템을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 전제조건 다음이 필요합니다: Node.js 18 이상 Upstash 계정 OpenAI 계정 Fly.io 계정 기술 스택 기술 설명 Upstash서버리스 데이터베이스 플랫폼. 벡터 임베딩

이 단계별 가이드에서는 Upstash QStash, Upstash Redis, Next.js Server Actions 및 Vercel을 사용하여 트윗 스케줄러를 구축한 방법에 대해 설명합니다. Twitter 게시물을 예약하면 일관된 존재감을 유지하고 최적의 시간에 청중과 소통하며 콘텐츠 전략을 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 전제조건 다음이 필요합니다: Node.js 18 이상 Upstash 계정 트위터 계정 Vercel 계정 기술 스택 이 가이드에서는 다음 기술이 사용됩니다: 기술 설명 Upstash서버리스 데이

빠르게 반응하는 AI 기반 애플리케이션은 사용자가 즉각적으로 듣고 보는 듯한 느낌을 받도록 하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 스트리밍을 사용하면 쿼리를 즉시 해결하거나 실시간으로 개인화된 추천을 제공하는 챗봇을 만들 수 있습니다. 이는 단지 속도의 문제가 아니라 사용자 요구 사항을 신속하게 충족하고 인지된 가치를 높이는 것입니다. 스트리밍에는 하나의 큰 블록이 아닌 작고 연속적인 청크로 데이터를 보내는 것이 포함됩니다. 챗봇이나 추천 시스템과 같은 AI 애플리케이션의 맥락에서 스트리밍이란 전체 응답을 한 번에 컴파일하고 전달하기를

Vercel KV는 웹 프로젝트를 위한 귀중한 도구이지만 광범위하게 사용하면 HTTP 요청 수가 급격히 증가하여 잠재적으로 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. Redis 파이프라인은 명령을 일괄 처리하고 요청을 줄이는 방법을 제공하지만 구현하기 어려울 수 있습니다. 파이프라인의 효율성과 기본 Redis 명령의 단순성을 결합한 솔루션이 있습니까? 자동 파이프라인이 추가되었습니다. – 복잡한 코딩 없이 성능을 향상시킬 수 있는 원활한 방법을 제공합니다. 문제 Redis가 데이터 소스로 광범위하게 사용되는 웹페이지를 구축했다고 상상해

이번 블로그 게시물에서는 Upstash Redis, Upstash Vector 및 Vercel AI SDK를 사용하여 생성할 수 있는 AI 애플리케이션을 자세히 살펴보겠습니다. 각 도구의 고유한 기능을 살펴보고 강력하고 효율적인 AI 솔루션을 구축하기 위해 통합할 수 있는 방법을 강조하겠습니다. 이러한 도구의 기능을 검토하면서 예제 애플리케이션도 간략하게 살펴보겠습니다. 업스태시 벡터 먼저 벡터와 벡터 데이터베이스를 이해해 봅시다. 벡터 데이터베이스는 벡터라고 알려진 숫자 배열 형식으로 데이터를 저장하고 검색하도록 설계된 특수

이 블로그에서는 사용자가 구독하고 뉴스레터 수신 빈도를 선택할 수 있는 뉴스레터 앱을 구축하겠습니다. Upstash Redis를 사용하겠습니다. 구독 데이터 및 Upstash 워크플로를 저장합니다. 데이터 저장, 환영 이메일 전송, 사용자 기본 설정에 따른 뉴스레터 예약 등의 작업을 관리합니다. 동기 우선, 서버리스 환경이 훌륭합니다! 확장성이 뛰어나고 예산이 저렴합니다. 그러나 실행 시간 제한과 같은 특정 제한 사항이 있습니다. 이는 장기 실행 작업을 실행해야 할 때 특히 문제가 될 수 있습니다. Upstash 워크플로가 바로

이 튜토리얼에서는 React Server 구성 요소를 이해하고 해당 지식을 바탕으로 앱에 대한 간단한 뷰 카운터를 함께 구축합니다. 구현을 진행하려면 프로젝트 설정으로 이동하세요. React 서버 구성 요소 이해 React Server 구성 요소의 작동 방식을 이해하기 위해 클라이언트 측 렌더링(CSR)과 서버 측 렌더링(SSR)을 간략하게 살펴보겠습니다. 클라이언트측 렌더링(CSR) CSR에서는 대부분의 렌더링 작업이 클라이언트측 브라우저에서 이루어집니다. 사용자가 사이트를 요청합니다. 서버는 HTML 파일을 보내고 CSS