ディープリコールは、モジュラー設計とコンポーネントが連動する3層アーキテクチャを採用している：
- メモリサービス層::
- コア・コンポーネント：ベクター・データベース（FAISS/Pineconeなど）
- 機能：ユーザーとのインタラクションのベクトル化された記憶の保存と検索、類似性クエリーと時空間相関分析のサポート
- 推論サービス層::
- コアコンポーネント：GPUで高速化されたモデル推論エンジン
- 機能：取得したコンテキストと連動してLLM生成を実行し、異なるサイズのモデルの動的ロードをサポート（7B/70Bパラメータ）
- コーディネーター層::
- コア・コンポーネント：自動拡張コントローラー
- 機能：リアルタイムの負荷監視、弾力的なリソース・スケジューリング（バースト的なトラフィックが発生した場合にGPUインスタンスを自動的に増やすなど）
3つのレイヤーはgRPCを通じて効率的に通信し、コーディネーターはコンセンサス・アルゴリズムを使って分散一貫性を確保する。
この答えは記事から得たものである。Deep Recall：大規模モデルのためのエンタープライズクラスのメモリフレームワークを提供するオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ディープ・リコールの3層アーキテクチャの具体的な構成要素と、それぞれが果たす機能とは？
