Wir präsentieren neue Releases und schnelle KI bei Redis Released. Seien Sie am 30 September in München dabei.

Redis for AI

Redis für KI

Redis for AI Hero
KI-Apps entwickeln – schnell, speichereffizient und präzise

Redis für AI kombiniert alle Funktionen und Services, um GenAI-Apps schneller in Produktion zu bringen. Mit der schnellsten Vektordatenbank, starken Integrationen und globaler Skalierbarkeit.

Redis for AI Hero
Improve RAG & search with the world’s fastest vector database

Verbessere RAG und Suche mit der schnellsten Vektor-Datenbank der Welt.

Erhalte präzisere Antworten mit Retrieval-Augmented Generation (RAG), blitzschnelle Reaktionen und arbeite mit Top-Partnern wie LangChain und LlamaIndex.

Personalize AI responses with long-term memory

Personalisiere KI-Antworten durch das Langzeitgedächtnis

LLMs merken sich keine bisherigen Interaktionen. Das kann zu unnatürlichen Antworten führen. Wir speichern die gesamte Historie zwischen dir und dem LLM, um personalisierte GenAI-Erlebnisse zu ermöglichen.

Short-term memory for faster
AI agents

Kurzzeitgedächtnis für schnellere KI-Agents

Je komplexer GenAI-Anwendungen werden, desto mehr Komponenten wie Agents, Datenabrufe und LLM-Aufrufe kommen ins Spiel. Das verlangsamt den Ablauf. Unsere Lösung: schnellere Agents für high-speed Apps.

Reduce redundant LLM calls with semantic caching

Vermeide unnötige LLM-Aufrufe mit semantischem Caching

Häufige LLM-Anfragen semantisch cachen, um wiederkehrende Fragen blitzschnell und kosteneffizient zu beantworten.

Choose the right tool with semantic routing

Wähle die beste Lösung mit semantischer Weiterleitung

Anfragen werden nach Bedeutung verarbeitet und passend weitergeleitet. Semantisches Routing sorgt für punktgenaue Antworten in Chatbots, Wissensdatenbanken und Agenten.

Faster predictions with ML 
feature store

Schnellere Vorhersagen mit ML Feature Store

Wir speichern ML-Features für schnellen Datenzugriff und zeitnahe Vorhersagen. Unser Feature Store verbindet sich reibungslos mit Tecton, Feast & Co., damit Unternehmen weltweit Echtzeitentscheidungen treffen können.

Unternehmen, die Redis für KI vertrauen

LangChain
ifood logo
Docugami Logo
Redis
Built on Redis

Basiert auf Redis

Verwende das Redis, das du kennst und liebst. Ohne zusätzliche Verträge oder Sicherheitsprüfungen.

Redis kostenlos testen
AI

Verbunden mit GenAI-Ökosystem

Integriere führende GenAI-Tools und entwickle so, wie du willst.

Unsere Integrationen kennenlernen
Code

Vorgefertigte Bibliotheken

Fang nicht bei null an. RedisVL automatisiert zentrale Funktionen für dich.

Mehr erfahren
Built for speed

Garantierte Geschwindigkeit

Wir sind schon für Geschwindigkeit bekannt. Jetzt sind wir auch bei GenAI die Schnellsten.

Benchmarks ansehen
Ecosystem

Beispiel-Notebooks

Lerne praxisnahe Use Cases kennen und starte direkt mit passenden Integrationen für einen schnellen Einstieg.

Dev-Repo kopieren
Geospatial Data

Weltweit im Einsatz

Die größten Unternehmen der Welt arbeiten mit uns, um blitzschnelle, smarte Apps zu entwickeln.

Unsere Kunden im Überblick

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Sprich mit einem Experten und starte noch heute mit Redis für KI.

Häufige Fragen

Warum Redis statt klassischer Datenbanken für KI?

Klassische Datenbanken sind langsamer, weil sie auf Festplatten setzen und viele Zwischenschritte brauchen. Redis speichert alles im Arbeitsspeicher, dadurch sind Abfragen blitzschnell. Ideal für KI-Apps in Echtzeit und effiziente Performance auf jedem Level.

Wie schneidet Redis im Vergleich zu spezialisierten Vektor-Datenbanken ab?

Im Unterschied zu spezialisierten Vektor-Datenbanken bietet Redis Multi-Modalität: Vektorsuche, Caching in Echtzeit, Feature Store und Pub/Sub, alles in einem System. Das spart Tools, reduziert Komplexität und senkt die Kosten.

Welche Indexierungsverfahren nutzt Redis für die Vektorsuche?

Redis unterstützt HNSW (Hierarchical Navigable Small World) für schnelle, ANN-Suchen (approximate nearest neighbor) und Flat-Indexing für exakte Treffer. Du entscheidest, was wichtiger für deine KI-APP ist – Tempo oder Genauigkeit.

Wie sorgt Redis dafür, dass Daten für KI-Workloads erhalten bleiben?

Redis bietet zwei Optionen: RDB (Snapshots) und AOF (Append-Only File), damit KI-Daten auch nach einem Neustart erhalten bleiben. Mit Redis on Flex lassen sich große Datenmengen zudem kostengünstig speichern.

Wie lerne ich, Redis für KI zu nutzen?

Mach ein KI-Training in der Redis University oder wirf einen Blick in unserer Doku. Dort findest du mehr Infos und viele How-tos, zum Beispiel für die Entwicklung von GenAI-Apps, wie KI-Assistenten mit RAG oder KI-Agents.