Fugu-MT 論文翻訳(概要): Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern

論文の概要: Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01834v1
Date: Tue, 01 Sep 2026 20:08:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-09-03 17:53:17.981072
Title: Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
Title（参考訳）: ステートレスLLM APIのための会話型データシステムの構築:ハイドレーションプロキシパターン
Abstract要約: Hydration Proxy Patternは、セッションの永続化を推論エンジンから切り離すアーキテクチャである。我々は、主権国家管理とKVキャッシングのトレードオフを解決するために、コンテキスト安定化委任を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As enterprise platforms transition to conversational reasoning interfaces, the stateless nature of LLM APIs creates an architectural gap. While statelessness enables horizontal scalability for AI providers, it forces client applications to manage the entire burden of conversational state and semantic memory. The work identifies the Hydration Proxy Pattern, an architecture that decouples session persistence from the reasoning engine. The framework ensures platform sovereignty over conversational data while enabling secure, multi-stage semantic grounding. We further propose the Context Stabilization Mandate to resolve the tradeoff between sovereign state management and KV caching.
Abstract（参考訳）: エンタープライズプラットフォームが対話型推論インターフェースに移行するにつれ、LLM APIのステートレスな性質は、アーキテクチャ上のギャップを生み出します。ステートレスはAIプロバイダに水平スケーラビリティを提供するが、クライアントアプリケーションは会話状態とセマンティックメモリの負担をすべて管理せざるを得ない。この作業では、セッションの永続化を推論エンジンから切り離すアーキテクチャであるHydration Proxy Patternを特定している。このフレームワークは、セキュアでマルチステージなセマンティックグラウンドを実現すると同時に、対話データに対するプラットフォーム主権を保証する。さらに、主権国家管理とKVキャッシュのトレードオフを解決するために、コンテキスト安定化委任事項を提案する。

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