Ejecuta AI SaaS en una Infraestructura de Memoria que Escala Contigo
Cada producto de AI SaaS llega al mismo cruce de caminos: construir infraestructura de memoria internamente o dejar de pretender que los usuarios son recordados. MemoryLake proporciona a los equipos de AI SaaS una capa de memoria que escala a millones de usuarios, intercambia modelos sin necesidad de re-plataformar y se envía con los certificados de cumplimiento que los compradores empresariales exigen.
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El problema: la infraestructura de memoria interna se convierte en el cuello de botella
Para el mes seis, tu AI SaaS tiene un subsistema de memoria que nadie posee, un almacén de vectores que cuesta más que tu factura de modelo, y tres ingenieros depurando casos extremos de deduplicación en lugar de enviar características. La infraestructura de memoria para AI SaaS es plomería — no debería ser tu foso.
Cómo MemoryLake resuelve la infraestructura de memoria para AI SaaS
Una capa, seis tipos de memoria
Deja de mantener sistemas paralelos para el estado del usuario, el historial de chat y el contexto del documento. Una API los sirve a todos.
Listo para cumplimiento desde el primer día
Certificado ISO 27001, SOC 2 Tipo II, GDPR y CCPA. Pasa las revisiones de seguridad empresarial sin construir tus propios registros de auditoría.
Aislamiento por inquilino
La memoria está nombrada por usuario, por espacio de trabajo, por nivel. Los ámbitos de acceso detallados coinciden con tu modelo de precios SaaS.
Intercambiable entre modelos para que tu foso no dependa del proveedor de LLM
Tu producto sobrevive a cualquier intercambio de modelo. Los usuarios mantienen su estado cuando cambias de proveedor.
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Cómo funciona para productos de AI SaaS
- Conectar — Inserta el SDK en tu backend. Usa claves API por inquilino.
- Estructurar — Cada interacción de usuario, carga de documento y ejecución de agente fluye hacia el tipo de memoria correcto.
- Reutilizar — Recupera en inferencia. Exporta memoria a solicitud del usuario (un clic — listo para GDPR).
Antes vs. después: pila de memoria de AI SaaS
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Memory infra owned by | Two engineers full-time | Vendor-managed |
| Enterprise security review | Block on building audit logs | Ship existing certifications |
| Switching the underlying LLM | Re-platform user data | Memory is model-agnostic |
| Per-tenant memory isolation | Hand-rolled | Native to the API |
Para quién es esto
Fundadores y líderes de ingeniería en empresas de AI SaaS que han superado la etapa de prototipo — cuando la plomería de memoria comienza a consumir más hoja de ruta que características, y los clientes empresariales están pidiendo atestaciones de cumplimiento.
Prueba este caso de uso en tu propia cuenta
Un SaaS de notas de reunión con IA da a cada equipo cliente su propio proyecto de MemoryLake, creado por su código de alta y con el id de cuenta como nombre. Lo que el cliente pidió al registrarse, "guarda cada lectura de métrica que digamos", va a la descripción del proyecto. Luego llegan las reuniones de evaluación del equipo, y la extracción a menudo no guarda nada de una reunión entera de lecturas sueltas. La descripción no cambia nada porque la extracción nunca la lee. La misma frase como fact instruction del proyecto conserva la mayoría, aunque no todas las reuniones.
Lo que verás
- Un proyecto de cliente creado de tres formas, todos con el nombre
acct_7f3a91c2: A solo el proyecto · B más la nota de registro como--description· C más la misma nota comofact instruction set --project - Las mismas tres reuniones de evaluación en cada uno: doce lecturas de métricas sueltas ("Recall at 10 for the new reranker came in at 0.81.") y tres tareas, como conversaciones GROUP
- En 6 ejecuciones, lecturas conservadas: A 5/72 · B 9/72 · C 60/72. El asistente de reuniones (
router chat --boundary, gpt-4o-mini) respondió las lecturas: A 10/144 · B 18/144 · C 120/144 - Un recuento por reunión marca las reuniones que no dejaron nada. Subcomandos
memoryyasky una interfaz web local
Necesitas: una clave de API de MemoryLake · la CLI memorylake · Python 3.9+
Ejecútalo
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/provisioned-tenant-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
Míralo en marcha · grabaciones reales, sin editar
Casos de uso relacionados
Preguntas frecuentes
¿Qué certificaciones de cumplimiento tiene MemoryLake?
¿Qué certificaciones de cumplimiento tiene MemoryLake?
ISO 27001, SOC 2 Tipo II, GDPR y CCPA. Informes disponibles bajo NDA para el nivel empresarial.
¿Puedo desplegar en mi propio VPC?
¿Puedo desplegar en mi propio VPC?
Sí — el nivel empresarial admite despliegue privado con las mismas garantías de cifrado de extremo a extremo.
¿Cómo escala el precio con el número de usuarios?
¿Cómo escala el precio con el número de usuarios?
MemoryLake factura por volumen de memoria y llamadas de recuperación, no por número de asientos. El aislamiento por inquilino está integrado independientemente del plan.