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Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern

Abstract

arXiv:2609.01834v1 Announce Type: new 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 e

Transparencia: Este análisis ha sido generado con asistencia de inteligencia artificial bajo supervisión editorial de SAPIENSDATAAI.

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