AkamaiのValkey Managed Databaseが企業AIにリアルタイムメモリを提供

AIアプリに「推論以外の速さ」が求められる理由

大規模言語モデル（LLM）を呼び出す処理は、AIアプリケーションの一部分にすぎません。実際の企業向けアシスタントや検索拡張生成（RAG）システム、AIエージェントは、会話履歴を参照し、関連文書を検索し、埋め込みを取得しながら、複数のステップにまたがる状態を保持する必要があります。

Akamaiの技術文書では、Valkey Managed Databaseの用途として、ベクトル検索結果、AIアシスタントの会話コンテキスト、埋め込みキャッシュ、エージェントのセッション状態、検索パイプラインなどを挙げています。こうした処理はデータベースの遅延がそのまま応答時間に影響しやすく、数ミリ秒単位の差が重要になります。

推論処理がユーザーの近くで実行されても、必要なコンテキストを遠くのデータベースから毎回取得すれば、ネットワーク往復が応答経路に加わります。Akamaiは、AI推論をユーザーやデバイスの近くへ移す「Inference Cloud」戦略を進めており、頻繁に使う運用データも分散クラウド上の推論リソースに近づけることで、この構造を補完しようとしています。

Valkey Managed Databaseで何が変わるのか

プロンプトと埋め込みのキャッシュ

同じ、またはよく似た問い合わせに対して、毎回モデルを呼び出す必要があるとは限りません。完全一致のプロンプトキャッシュでは過去の結果をそのまま再利用し、セマンティックキャッシュでは問い合わせをベクトル化して、意味的に近い過去のリクエストを検索します。適切なキャッシュが見つかれば、モデルを再度呼び出さずに保存済みの回答を返せます。

これにより、応答時間やモデル呼び出し回数を削減できる可能性があります。ただし効果は、キャッシュヒット率、データの鮮度要件、ワークフローの構成に左右されます。キャッシュが検索処理や推論そのものを常に置き換えられるわけではありません。

RAG向けのネイティブベクトル検索

RAGでは、文書とユーザーの質問を埋め込みに変換し、意味的に近いベクトルを検索してから、関連する情報をモデルに渡します。Valkeyはベクトル検索のワークフローに対応しており、キー・バリュー型データやキャッシュ、ベクトル検索を同じインメモリの運用レイヤーで扱える構成を目指します。

用途によっては、別のベクトルデータベースを運用せずに済み、検索経路を簡素化できる可能性があります。一方で、データ量、永続性、フィルタリング、インデックス、整合性の要件はシステムごとに異なります。ValkeyがあらゆるRAG構成において専用データベースを不要にするという意味ではありません。

AIエージェントの状態管理

AIエージェントは通常、単発のモデル呼び出しではなく、複数の処理を連続して実行します。会話内容、ツールの実行結果、タスクの進捗、途中のチェックポイントなどを保持し、必要に応じて処理を再開しなければなりません。

Valkeyのインメモリデータ構造やベクトルストア機能は、こうした処理のための高速なワーキングメモリとして利用できます。Valkeyはセッション保存など、その他のリアルタイム用途にも対応しています。

重要なのは、ステートレスなモデル呼び出しと、その周囲で動くステートフルなアプリケーションを分けて考えることです。Valkeyがエージェントの推論能力や正しい動作を保証するわけではありません。しかし、複数のモデル呼び出しやツール操作を調整するための、すぐに参照できる状態を提供できます。

「マネージド」で企業の運用はどう変わるか

Valkeyを自社運用する場合、インスタンスの用意、レプリケーションやフェイルオーバーの設定、性能監視、アップデート、容量拡張、可用性設計などが必要です。

Akamaiのサービスは、こうしたデータベース運用をプラットフォーム側に移し、開発者がValkeyをサービスとして利用できるようにするものです。同社は、フルマネージドで高性能なプラットフォームとして、運用の複雑さを減らし、価値を得るまでの時間を短縮すると説明しています。

もっとも、マネージドサービスを利用しても、データ保持期間、キャッシュの無効化、アクセス制御、耐久性、可観測性、障害復旧といった方針まで自動的に決まるわけではありません。企業のAIチームには、アプリケーションの要件に応じた設計が引き続き求められます。