Redis 8 发布了——它是开源的
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向量搜索
在销售支持中
提高数据检索准确性
Relevance AI 帮助企业构建能够处理从客户支持到销售外展等各种事务的 AI 代理。这些代理依赖于公司先进的检索增强生成 (RAG) 系统来提供快速、准确的响应。
然而，随着对其平台需求的激增，Relevance AI 的内部向量数据库——其 RAG 系统的支柱——难以跟上。它无法为面向客户的 AI 自动化提供所需的超快速性能，造成了影响 AI 代理速度和可靠性的瓶颈。Relevance AI 联合创始人兼首席执行官 Jacky Koh 表示：“每一毫秒都很重要，缓慢的向量搜索限制了我们的 AI 代理提供即时、准确响应的能力。”
维护和优化向量搜索也占用了内部资源。为了维持其快速增长并满足客户期望，Relevance AI 需要一种能够大规模提供快速向量检索并保持 AI 代理流畅运行的解决方案。
Relevance AI 转向 Redis，以亚毫秒级延迟驱动高速向量搜索，使 AI 代理能够即时检索相关信息并生成响应。在测试了包括 Qdrant、OpenSearch 和其内部实现等多种解决方案后，Relevance AI 发现 Redis 的表现优于所有这些方案。Redis 的企业级向量搜索提供了速度和可伸缩性，改善了响应时间和语义缓存——这些能力是 Relevance AI 的内部解决方案无法独自实现的。
借助 Redis，Relevance AI 优化了其 RAG 系统，实现了实时性能。更快的向量搜索意味着 AI 代理现在可以自主运行，无需延迟即可检索、处理和生成响应。
通过集成 Redis，Koh 和他的团队大幅提高了向量索引效率，让 AI 代理能够自主运行。借助 Redis 的缓存，搜索时间减少了 99.5%——从两秒缩短至十毫秒——在每次搜索机会下保持 AI 响应的即时性和流畅性。
Relevance AI 的客户依靠公司的 AI 代理更高效地处理销售和客户支持。借助 Redis 驱动的向量搜索，这些代理可以快速回答客户咨询，使人工团队能够专注于更有价值的工作。
在客户支持方面，AI 代理负责处理客户问题、解决常见问题，并根据需要升级复杂案例，从而缩短响应时间并提高问题解决率。对于销售团队，AI 代理自动化线索资格认定、外展和 CRM 更新。借助 Redis 的低延迟向量搜索，AI 代理可以即时分析销售数据，个性化潜在客户互动，并更快地促成交易。
Redis 驱动的向量搜索不仅改进了 Relevance AI 客户使用的 AI 代理，还改变了公司自己的销售和客户支持职能。在内部，Relevance AI 使用 Redis 驱动的 AI 代理完全自动化了其 SDR 功能。不再需要手动寻找潜在客户、撰写陌生电子邮件和记录互动——AI 代理现在实时管理 100% 的销售外展和 CRM 更新。这意味着销售团队可以专注于促成交易，而不是追逐线索。
通过将 Redis 的快速向量搜索与先进的 AI 自动化相结合，Relevance AI 创造了一个更高效、可扩展且有效的销售流程——无论对其客户还是在其自身业务内部。
除了销售和客户支持，Relevance AI 还将 AI 自动化扩展到营销领域，使用 Redis 驱动的代理来简化活动外展、CRM 数据管理和采购流程。通过自动化这些工作流程，AI 代理帮助营销团队更快、更精确地执行各项计划。
Koh 表示：“我们正在使用 AI 代理来处理更多繁琐重复的任务——无论是更新 CRM 数据还是填写冗长的采购表格。” “你使用大型语言模型的经验越多，你就越能看到简化工作流程和腾出团队时间专注于更高价值工作的潜力。”
借助 Redis，Relevance AI 使其 AI 解决方案更快、更可靠——无论是在内部还是面向客户。上下文感知的响应提高了用户体验，所需时间仅为手动实现类似结果所需时间的一小部分。
借助 Redis，Relevance AI 自动化了客户和内部团队的关键业务职能。Redis 驱动的 AI 代理可以快速处理日常销售、客户支持和营销任务，使人工员工能够更多地专注于战略工作。
Redis 的速度和可扩展性使得公司的 AI 代理即使在平台扩展的情况下也能高效可靠地运行。从筛选销售线索到解决客户问题，Redis 的向量搜索能力使代理能够提供快速准确的答案。
随着 Relevance AI 的持续发展，Koh 预计 Redis 将在推动下一代智能自动化方面发挥关键作用。Redis 的实时处理和可扩展性使其成为赋能高级 AI 工作流程的完美选择。Koh 表示：“我们将继续探索 Redis 更具创新性的用途，包括语义记忆路由和多代理系统。” “我们看到 Redis 正在赋能我们的未来愿景。”
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