Priya Ramaswamy

Priya spent four years at Zapier building the Tables product before leaving in 2023 to consult on agent infrastructure for Series A startups. She's shipped custom n8n nodes for two YC-backed companies (a clinical-trial logistics platform and a freight broker), and her PR adding streaming-token support to LangChain's Bedrock chat wrapper was merged in early 2024. Most of her current work is unglamorous: helping ops teams replace 40-step Make.com scenarios with a single LangGraph state machine, then arguing with their CFO about token budgets. She writes here about the parts of agent work that vendor blogs skip - eval harnesses that don't lie, retry logic that survives a rate-limited Anthropic endpoint at 2am, and why 'just add a vector DB' is almost always the wrong answer. Based in Toronto. Eight years total in workflow tooling.

บทความโดย Priya Ramaswamy

Semantic Caching สำหรับ LLM ปี 2026: ลดค่า API ได้ 70% ด้วย Redis + Embeddings
บทความเชิงปฏิบัติ Intermediate

Semantic Caching สำหรับ LLM ปี 2026: ลดค่า API ได้ 70% ด้วย Redis + Embeddings

Semantic Caching ใช้ embeddings เทียบความคล้ายของคำถาม ทำให้ cache hit ได้แม้คำไม่ตรง 100% บทความนี้อธิบายสถาปัตยกรรม, โค้ด Python + RedisVL, การเลือก similarity threshold ที่ปลอดภัยสำหรับ production พร้อมวิธีวัด ROI จริง

Priya Ramaswamy 8 นาทีในการอ่าน