Redis 8 已至，且它是开源的
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人工智能正在改变组织的运营、创新和竞争方式。但构建有效的 AI 战略不仅仅关乎技术，它还涉及领导力、强大的数据驱动文化以及实现成功的正确工具。随着 AI 的发展，开发者和技术领导者需要评估自身的准备度，以便充分利用其潜力。
为了提供帮助，IDC 的 AI 成熟度评估提出了五个关键问题，以了解您当前所处的位置以及需要改进的方面。回答这些问题有助于企业评估其在 AI 之旅中的位置，并确定需要改进的领域。实时数据处理、矢量搜索、语义缓存和可扩展基础设施只是您可以为 AI 成功奠定基础的一些方式。
让领导者参与进来并构建将数据优先考虑的文化，对于使 AI 发挥作用是必不可少的。这些项目并非总能预测——它们完全在于在进行中进行实验、学习和调整。这就是为什么领导者需要着眼长远，支持创新，并信任他们的团队做出基于数据的决策。
坚实的 AI 战略始于干净、可用且可操作的数据。一个支持实时处理和知识检索的数据平台可以帮助领导者在最需要时发现相关见解。基于云的解决方案也在实验中发挥着关键作用，为您提供部署、管理和扩展 AI 模型所需的 AI 工具和服务。像 矢量搜索 和 语义缓存 这样的平台功能使企业能够对数据进行情境化，从而获得更准确的结果。
有效利用数据见解有助于团队识别机会、简化工作流程并带来更好的成果。例如，使用数据驱动的 B2B 销售增长引擎的公司报告称，其增长率比市场平均水平提高了 15-25%。
但实现这一目标不仅仅在于拥有数据——您需要快速理解它并以正确的方式使用它。这正是许多团队遇到的困境。许多人不知道如何大规模地发现见解，并将其集成到决策过程中。
实时数据处理是将分析转化为行动的关键。您应该选择一个面向未来且灵活的技术栈，该技术栈可以应用于多种应用和用例。支持自动化和跨工作流程集成见解的可扩展 AI 基础设施将帮助您的团队构建动态应用，例如推荐引擎或欺诈检测系统。AI 是一个不断发展的领域，未来几年将发生很大变化，因此将敏捷性作为技术栈的一部分（包括数据平台）至关重要。
投资于 AI 的组织需要一个云数据平台，它既能满足当下需求，又能为未来的扩展做好准备。关键功能包括开放标准、无缝集成以及支持完整数据到 AI 工作流程（从探索到执行）的工具。
您的数据平台应支持用于知识检索的矢量搜索、用于优化查询的语义路由以及用于降低推理成本的缓存技术。这些功能使得将 AI 集成到工作流程中更加容易，同时保持性能和可扩展性。
同样重要的是，您的云平台应提供集中的 AI/ML 工具，以便为您的开发者提供测试新的 AI 解决方案、高效部署模型并将其集成到更广泛工作流程中所需的资源。
每家组织的 AI 成熟度各有不同，从刚刚起步到运行完全集成的 AI 系统不等。随着企业向前发展，访问数据、发现建议以及分析不同数据集之间联系的能力变得越来越重要。
强大的数据架构有助于企业取得进展。像矢量数据库这样的工具可以为检索增强生成 (RAG) 等 AI 功能提供支持，而语义路由和缓存则可以保持工作流程的快速和经济高效。
例如，Asurion 使用 Redis 作为矢量数据库、语义缓存和语义路由器，以彻底改进其面向客户的 AI 聊天机器人。通过使用 Redis 作为矢量数据库，他们能够从知识库中获取见解，帮助为用户查询添加上下文。
AI 的有效性取决于其背后的数据。错误信息、错误和过时的数据可能会损害见解和输出的准确性。组织需要关注有助于团队验证数据并提供高质量、可操作结果的工具和工作流程。
语义路由和缓存通过使查询与上下文相关，提高了见解的准确性。专门用于路由的工具为 AI 工作流程提供了助力，确保查询发送到正确的 AI 模型或代理来处理任务。 可扩展的云平台（如 GCP）进一步帮助团队大规模管理和验证其数据管道，从而降低错误风险并提高可靠性。
构建有效的 AI 战略需要领导力、数据驱动文化以及支持实时决策和可扩展 AI 工作流程的正确技术。通过提出这五个关键问题，领导者可以更好地了解组织的 AI 准备度并确定需要改进的领域。
IDC 的完整 AI 成熟度评估更深入，包含 11 个关键问题，用于评估您的 AI 能力。进行 AI 成熟度评估，了解您公司目前的状况，并确定 AI 采用的最佳前进道路。
