Redis for AI - Redis - Redis 内存数据库

dot Redis 8 已发布，它是开源的

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利用全球最快速的向量数据库改进 RAG 和搜索

使用检索增强生成 (RAG) 获取更准确的答案，获得市场上最快速的响应，并与 LangChain 和 LlamaIndex 等顶级生态系统合作伙伴协作。

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利用长期记忆个性化 AI 响应

LLM 不会保留最近的历史记录，这可能导致交互尴尬。我们存储 LLM 与用户之间的所有先前交互，以提供个性化的 GenAI 体验。

用于加速 AI 智能体的短期记忆

随着 GenAI 系统变得越来越复杂，它们使用多个智能体、数据检索和 LLM 调用来完成任务。每一步都会增加延迟。我们让智能体更快，从而让您获得更高性能的应用。

使用 LangGraph 构建 AI 智能体

使用语义缓存减少冗余的 LLM 调用

存储对 LLM 频繁调用的语义意义，以便应用能够更快地回答常见问题并降低 LLM 推理成本。

试用 LangCache

使用语义路由选择正确的工具

根据含义路由查询，为聊天机器人、知识库和智能体提供精确的、意图驱动的结果。语义路由跨多个工具对请求进行分类，以便快速找到最相关的答案。

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使用 ML 特征存储加速预测

我们存储 ML 特征以实现快速数据检索，从而支持及时预测。我们的特征存储与 Tecton 和 Feast 等离线特征存储无缝连接，满足企业在全球范围内做出即时决策所需的规模。

信赖 Redis for AI 的公司

构建于 Redis 之上

使用您熟悉和喜爱的 Redis。
无需额外的合同或安全审查。

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连接到 GenAI 生态系统

与顶级 GenAI 工具集成，以便您按照自己的方式构建。

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预构建库

不要从头开始。RedisVL 为您自动化核心功能。

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基准测试速度

您知道我们以速度著称。现在我们在 GenAI 领域也最快速。

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示例 Notebook

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全球规模

全球最大的公司都使用我们来构建更智能、更快速的应用。

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Redis for AI 今天。

常见问题

为什么在 AI 领域使用 Redis 而非传统数据库？

传统数据库由于基于磁盘的存储和复杂的索引通常会引入延迟。Redis 作为内存数据库，显著缩短了查询时间，并通过高效处理搜索、缓存结果和在大规模下保持性能来支持实时 AI 应用。

Redis 与专用的 AI 向量数据库相比如何？

与专用的向量数据库不同，Redis 在单个系统中提供多模式功能——处理向量搜索、实时缓存、特征存储和发布/订阅消息。这消除了对多个工具的需求，降低了复杂性和成本。

Redis 用于向量搜索的索引方法有哪些？

Redis 支持 HNSW（分层可导航小世界）用于快速近似最近邻 (ANN) 搜索，以及 Flat 索引用于精确搜索。这种灵活性使得 AI 应用能够根据其需求平衡速度和准确性。

Redis 如何确保 AI 工作负载的数据持久性？

Redis 提供 RDB（快照）和 AOF（只追加文件）持久化选项，确保与 AI 相关的数据即使在重启后仍然可用。Redis on Flex 进一步使得更大的数据集能够经济高效地持久化。

在哪里可以了解更多关于如何使用 Redis for AI 的信息？

您可以在 Redis University 上查看 AI 培训课程。我们的 AI 文档页面解释了概念、资源，并包含许多关于如何构建带有 RAG 和 AI 智能体的 AI 助手的 GenAI 应用的操作指南。