Redis 瞄准 AI 应用开发，推出 RAG 等一系列新功能
内存数据库公司 Redis 推出一系列产品功能更新，以更好地支持企业人工智能应用开发。 这些新功能包括 Redis for AI、Redis Flex、Redis Copilot 和 Redis 数据整合，旨在提供更高效的人工智慧开发工具、灵活的基础架构，以及更强大的数据整合能力，以支持快速且可扩展的应用程序开发。
Redis for AI 提供了一系列针对AI 应用开发的功能：
- 检索增强生成 (RAG) 支持： 结合快速的 Redis 内存数据库，提供实时框架，加速生成式 AI 应用的响应速度。新的语义缓存功能可以快速检索已存储的答案，减少调用大型语言模型的成本。
- 大型语言模型记忆功能： 提供个性化的用户对话。
- 代理记忆功能： 加速代理的复杂推理功能，提供更准确和快速的回答。
- 特征存储功能： 在生产环境中向机器学习提供低于 1 毫秒的高速预测，大幅提升模型的性能。
Redis Flex 则是 Redis 近期收购的键值存储引擎 Speedb 所支持的服务。 它能够大幅降低缓存成本，官方指出，开发者可以以相同的价格获得 5 倍的缓存容量。过去，Redis 的自动分层功能只适用于大型缓存，而小型缓存由于成本、策略和应用上的限制，常导致缓存未命中。Redis Flex 针对 DRAM 和 SSD 存储进行了优化，提供了比传统内存解决方案更低成本的缓存服务。
Redis Copilot 是一款免费的虚拟助手， 帮助开发者快速检索文本信息、生成代码片段和指令，并可以使用自然语言进行数据查询。Redis Copilot 与一般虚拟助理的使用体验类似，但更贴近 Redis 自家各项功能和需求，使开发者能够获得更精确的响应。
Redis 还推出了新的数据整合功能， 目的是加速应用程序的运行。数据整合通过自动化数据工作流程，将外部数据库中的数据同步到 Redis 中。开发者只需使用 API 即可进行连接，简化了开发过程，并提高了数据的可靠性。
Redis 这些新功能的推出，表明了内存数据库在 AI 应用开发中的重要性。 随着 AI 技术的快速发展，对数据处理速度和效率的要求越来越高。Redis 凭借其高速、灵活和可扩展的特点，能够有效地满足 AI 应用开发的需求，并为企业提供更强大的数据基础设施。
此外，Redis 这些新功能也体现了内存数据库的应用场景不断扩展。 除了传统的缓存和数据存储之外，内存数据库正在成为 AI 应用开发的重要工具，为企业提供更强大的数据处理能力和更灵活的应用开发平台。
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